JPH1154580A - Semiconductor evaluation unit and semiconductor production system - Google Patents
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体試料の不純
物分布や表面形状を分析する技術に関する。The present invention relates to a technique for analyzing impurity distribution and surface shape of a semiconductor sample.
【0002】[0002]
【従来の技術】不純物分布を分析する手法の一つに、S
CM(Scanning Capacitance Microscopy)測定がある(J.
of Elec.Mat.vol25,no2,p301,1996年)。図30は従来の
SCM測定装置1の全体構成を示すブロック図である。
図30のSCM測定装置1は、試料16が載置されるス
テージ11と、ステージ11をXY方向に走査するXY
走査回路12と、XY走査回路12を制御する制御回路
13と、測定データや制御データ等が格納されるデータ
格納部14と、先端部15が試料16の表面に接触され
るプローブ17と、センサ18と、CV測定器19とを
備えている。プローブ先端部15で検出された信号は、
基端部のカンチレバー20を介してセンサ18に入力さ
れて増幅された後、UHF伝送線L1を介してCV測定
器19に入力される。2. Description of the Related Art One of the techniques for analyzing impurity distribution is S
There is CM (Scanning Capacitance Microscopy) measurement (J.
of Elec. Mat. vol 25, no2, p301, 1996). FIG. 30 is a block diagram showing the entire configuration of the conventional SCM measuring apparatus 1.
The SCM measuring apparatus 1 shown in FIG. 30 includes a stage 11 on which a sample 16 is placed, and an XY scanning the stage 11 in the XY directions.
A scanning circuit 12, a control circuit 13 for controlling the XY scanning circuit 12, a data storage unit 14 for storing measurement data, control data, and the like, a probe 17 whose tip 15 is in contact with the surface of a sample 16, 18 and a CV measuring device 19. The signal detected at the probe tip 15 is
After being input to the sensor 18 via the cantilever 20 at the base end and amplified, it is input to the CV measuring device 19 via the UHF transmission line L1.
【0003】SCM測定装置1は、UHF共振容量セン
サと同じ原理で容量を測定する。プローブの先端15が
試料16上に置かれると、プローブの先端15、センサ
18、伝送線L1および試料16のすべてが共鳴器の一
部となる。すなわち、プローブの先端15と試料16と
の間の容量Cの変化が負荷となって共鳴周波数が変化
し、共鳴周波数のわずかな変化により共鳴振幅が大きく
変化する。この共鳴器では、attofarads(10-18F)の
感度が得られる。[0003] The SCM measuring device 1 measures the capacitance based on the same principle as the UHF resonance capacitance sensor. When the probe tip 15 is placed on the sample 16, the probe tip 15, sensor 18, transmission line L1, and sample 16 all become part of the resonator. That is, a change in the capacitance C between the tip 15 of the probe and the sample 16 acts as a load to change the resonance frequency, and a slight change in the resonance frequency greatly changes the resonance amplitude. In this resonator, sensitivity of attofarads (10 −18 F) is obtained.
【0004】図30のSCM測定装置1は、プローブ先
端15と試料16との間に電界(kHz帯域のACバイア
ス)を加えることにより、プローブ先端15付近の試料
16中に所望の容量変化を与える。プローブ先端15直
下の自由キャリアは、ACバイアスにより、プローブ先
端15に引きつけられたり反発されたりする。このよう
な空乏状態や蓄積状態は、キャパシタ平板間の距離を変
えるのと等価である。空乏層の深さ、すなわち、キャパ
シタの平板間の距離変化は3つの量、すなわち、印加
電界の強度、プローブ先端と測定対象との間の誘電体
の品質と厚さ(通常酸化膜)、自由キャリア濃度で決
定される。[0004] The SCM measuring apparatus 1 shown in FIG. 30 gives a desired capacitance change in the sample 16 near the probe tip 15 by applying an electric field (AC bias in a kHz band) between the probe tip 15 and the sample 16. . The free carrier immediately below the probe tip 15 is attracted or repelled to the probe tip 15 by the AC bias. Such a depletion state and a storage state are equivalent to changing the distance between the capacitor flat plates. The depth change of the depletion layer, that is, the change in the distance between the flat plates of the capacitor, has three quantities: the strength of the applied electric field, the quality and thickness of the dielectric between the probe tip and the object to be measured (usually an oxide film), It is determined by the carrier concentration.
【0005】キャリアは、印加電界を遮蔽または終端さ
せると見なすことができ、電界が強いほど、あるいはキ
ャリア濃度が低いほど、表面から奥深くまで空乏化され
る。逆に、電界が弱いほど、あるいはキャリア濃度が高
いほど、空乏電界は表面近傍で終端する。[0005] Carriers can be regarded as blocking or terminating the applied electric field. The stronger the electric field or the lower the carrier concentration, the more deeply the surface is depleted from the surface. Conversely, as the electric field is weaker or the carrier concentration is higher, the depletion electric field terminates near the surface.
【0006】仮に、半導体試料が均一な不純物分布と二
つの厚さの誘電体膜を有する場合には、空乏層は試料表
面に形成された薄い酸化膜よりも深くまで延びる。同様
に、キャリア濃度の高い領域と低い領域とを合わせ持つ
試料については、同じレベルの印加電圧で比較した場合
に、キャリア濃度の低い領域の方が空乏層は厚くなる。If the semiconductor sample has a uniform impurity distribution and a dielectric film having two thicknesses, the depletion layer extends deeper than a thin oxide film formed on the sample surface. Similarly, for a sample having both a high carrier concentration region and a low carrier concentration region, the depletion layer becomes thicker in a region having a lower carrier concentration when compared at the same applied voltage.
【0007】図30のSCM測定装置1は、キャリアの
動きを測定するものであり、キャリア濃度が低いほど、
あるいは表面酸化膜が薄いほど、信号強度の大きい信号
を出力する。SCM測定により得られた信号は、dC/d
V、すなわち、印加電圧の変化に対する空乏層容量の変
化である。SCM測定では、試料表面に交流電圧を印加
するため、上記dVはヒ゜ーク・ツー・ヒ゜ーク電圧と考えてよい。言
い換えれば、上記dVはプローブ先端直下に形成される空
乏層全体の変化量と考えることができる。[0007] The SCM measuring apparatus 1 shown in FIG. 30 measures the movement of a carrier.
Alternatively, a signal having a higher signal intensity is output as the surface oxide film is thinner. The signal obtained by the SCM measurement is dC / d
V, that is, a change in depletion layer capacitance with respect to a change in applied voltage. In the SCM measurement, since an AC voltage is applied to the sample surface, the above dV may be considered as a peak-to-peak voltage. In other words, dV can be considered as the amount of change in the entire depletion layer formed immediately below the probe tip.
【0008】図30のSCM測定装置1は、試料表面に
印加する電圧Vと容量Cとの関係をCVカーブの形で出
力する。より具体的には、一定の振幅電圧dVを試料に印
加した場合の容量の変調成分dCを、画像イメージとして
生成する。また、試料に対するDCバイアスも調整可能
であり、DCバイアスを調整することにより、ACバイ
アスの基準電位が変化する。The SCM measuring apparatus 1 shown in FIG. 30 outputs the relationship between the voltage V applied to the sample surface and the capacitance C in the form of a CV curve. More specifically, a capacitance modulation component dC when a constant amplitude voltage dV is applied to the sample is generated as an image. Also, the DC bias for the sample can be adjusted, and by adjusting the DC bias, the reference potential of the AC bias changes.
【0009】図31はn型半導体の典型的な高周波CV
特性を表した図であり、p型半導体の場合には、CV特
性の極性が図31とは逆になる。図示のように、ゲート
端子またはプローブ先端に正のバイアス電圧を印加する
と電子が半導体表面に引きつけられて蓄積する。蓄積状
態では、キャパシタ平板間の距離を短くしたのと同じに
なり、キャパシタ全体の容量は、誘電体(多くの場合、
酸化膜)の容量に等しくなる。FIG. 31 shows a typical high-frequency CV of an n-type semiconductor.
FIG. 32 is a diagram showing characteristics, and in the case of a p-type semiconductor, the polarity of CV characteristics is opposite to that of FIG. As shown, when a positive bias voltage is applied to the gate terminal or the tip of the probe, electrons are attracted to the semiconductor surface and accumulated. In the accumulation state, it is the same as shortening the distance between the capacitor plates, and the total capacitance of the capacitor is a dielectric (often,
Oxide film).
【0010】一方、ゲート端子またはプローブ先端に印
加する電圧を負の方向に振るにつれ、空乏層が広がって
容量が下がる。また、キャリア濃度が低いほど空乏層の
広がる速度が速くなり、電圧の変化に対して容量値が急
激に低下する。したがって、キャリア濃度が低いほどC
Vカーブの傾きが大きくなる。すなわち、SCM測定装
置はCV特性の傾き検出器と考えることもできる。On the other hand, as the voltage applied to the gate terminal or the tip of the probe is changed in the negative direction, the depletion layer expands and the capacitance decreases. Also, the lower the carrier concentration, the faster the depletion layer spreads, and the capacitance value sharply decreases with a change in voltage. Therefore, the lower the carrier concentration, the higher the C
The slope of the V curve increases. That is, the SCM measurement device can be considered as a CV characteristic inclination detector.
【0011】ところで、試料表面を分析する手法の一つ
に、AFM(Atomic Force Microscopy)測定がある。図
33は従来のAFM測定装置5の全体構成を示すブロッ
ク図である。図33のAFM測定装置5は、プローブ2
1と、試料22が載置される圧電素子(PZT)23
と、PZT23をXY方向に走査するXY走査回路24
と、XY走査回路24を制御する制御回路25と、測定
データや制御データ等が格納されるデータ格納部26
と、PZT23を制御するサーボ回路27と、フォトデ
ィテクタ28と、ミラー29と、レーザダイオード30
とを備えている。Incidentally, one of the techniques for analyzing the sample surface is AFM (Atomic Force Microscopy) measurement. FIG. 33 is a block diagram showing the overall configuration of a conventional AFM measuring device 5. As shown in FIG. The AFM measurement device 5 of FIG.
1 and a piezoelectric element (PZT) 23 on which the sample 22 is placed
XY scanning circuit 24 for scanning PZT 23 in XY directions
A control circuit 25 for controlling the XY scanning circuit 24; and a data storage unit 26 for storing measurement data, control data, and the like.
, A servo circuit 27 for controlling the PZT 23, a photodetector 28, a mirror 29, and a laser diode 30
And
【0012】プローブ先端31と試料22間の距離を1
μm〜100オンク゛ストロームの範囲で変化させると、プローブ先
端31と試料22との間には次のような力が働く。近距
離(〜100オンク゛ストローム程度)では原子間力が主で、試料面か
ら3〜4オンク゛ストロームまでは斥力が、それより遠くなると
引力が働く。一方、遠距離になると、電荷または極性物
質の電子双極子による静電気力や、磁荷による静磁気力
が引力として作用する。The distance between the probe tip 31 and the sample 22 is 1
When changed in the range of μm to 100 angstroms, the following force acts between the probe tip 31 and the sample 22. At short distances (about 100 angstroms), interatomic forces are predominant, repulsive forces are applied up to 3-4 angstroms from the sample surface, and attractive forces are applied at distances farther than that. On the other hand, at a long distance, an electrostatic force due to an electric dipole of a charge or a polar substance or a magnetostatic force due to a magnetic charge acts as an attractive force.
【0013】図33のAFM測定装置5では、試料表面
の凹凸をプローブ基端部のカンチレバー32の変位量に
変換し、その変位量を光梃子の原理を利用して検出す
る。すなわち、レーザダイオード30をプローブ先端部
31に照射し、その反射光をフォトディテクタ28で検
出する。そして、反射光がフォトディテクタ28の中央
部に集光するように、サーボ回路27によってPZT2
3上に載置された試料22を上下させ、この上下させる
ための信号を試料表面の形状を表す画像に変換する。In the AFM measuring apparatus 5 shown in FIG. 33, the unevenness of the sample surface is converted into the displacement of the cantilever 32 at the base end of the probe, and the displacement is detected by using the principle of optical leverage. That is, the probe tip 31 is irradiated with the laser diode 30, and the reflected light is detected by the photodetector 28. Then, the PZT2 is controlled by the servo circuit 27 so that the reflected light is focused on the central portion of the photodetector 28.
The sample 22 placed on the top 3 is moved up and down, and a signal for this up and down is converted into an image representing the shape of the sample surface.
【0014】[0014]
【発明が解決しようとする課題】上述した図30のSC
M測定装置1を用いれば試料内の不純物分布を分析で
き、また、図33のAFM測定装置5を用いれば試料の
表面形状を分析できる。ところが、これら装置を用いた
従来のSCM測定やAFM測定には以下の問題があっ
た。The SC shown in FIG.
Using the M measuring device 1, the impurity distribution in the sample can be analyzed, and using the AFM measuring device 5 in FIG. 33, the surface shape of the sample can be analyzed. However, conventional SCM measurement and AFM measurement using these devices have the following problems.
【0015】まず、プローブ先端は数百オンク゛ストロームの寸
法を有するため、その寸法以下の測定は事実上不可能で
あり、SCM測定にしても、AFM測定にしても、プロ
ーブ先端の寸法により解像度が制限される。また、SC
M測定では、平行平板のキャパシタを仮定して、試料中
の空乏層端のキャリア密度を割り出している。しかしな
がら、実際には、プローブ先端の形状は平板と仮定でき
るほど十分な大きさを有していないため、試料中の空乏
層端を平行平板と仮定すると誤差が生じる。First, since the probe tip has a dimension of several hundred angstroms, it is practically impossible to measure the dimension of the probe tip to a value less than the dimension. Resolution is limited by the dimension of the probe tip in both SCM and AFM measurements. Is done. Also, SC
In the M measurement, the carrier density at the end of the depletion layer in the sample is determined assuming a parallel plate capacitor. However, in practice, since the shape of the probe tip is not large enough to be assumed to be a flat plate, an error occurs if the depletion layer end in the sample is assumed to be a parallel flat plate.
【0016】本発明は、このような点に鑑みてなされた
ものであり、その目的は、試料中の不純物分布や試料表
面の形状を精度よく分析することをができる半導体評価
装置および半導体製造システムを提供することにある。The present invention has been made in view of the above points, and has as its object to provide a semiconductor evaluation apparatus and a semiconductor manufacturing system capable of accurately analyzing the distribution of impurities in a sample and the shape of the sample surface. Is to provide.
【0017】[0017]
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項1の発明は、プローブ先端と試料との間
の容量Cと、プローブ先端を介して試料に印加される電
圧Vとの関係を表すCV特性を測定するSCM測定手段
を備えた半導体評価装置において、既知の不純物分布を
有する基準試料に対するCV特性を前記SCM測定手段
により測定した結果に基づいて、予め入力されたプロー
ブ先端の形状データを校正するプローブ形状校正手段
と、前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて
演算された測定試料に対するCV特性と、前記SCM測
定手段により測定された測定試料に対するCV特性との
比較結果に基づいて、測定試料内の不純物分布を特定す
るSCMシミュレーション手段と、を備える。In order to solve the above-mentioned problems, the invention according to claim 1 comprises a capacitor C between a probe tip and a sample and a voltage V applied to the sample through the probe tip. In a semiconductor evaluation apparatus provided with an SCM measuring means for measuring a CV characteristic representing a relationship between the probe tip and the probe tip inputted in advance based on a result of measuring the CV characteristic for a reference sample having a known impurity distribution by the SCM measuring means. A probe shape calibrating means for calibrating the shape data of the probe, a comparison between a CV characteristic for the measurement sample calculated using the calibrated probe tip shape data, and a CV characteristic for the measurement sample measured by the SCM measuring means SCM simulation means for specifying the impurity distribution in the measurement sample based on the result.
【0018】請求項2の発明は、請求項1に記載の半導
体評価装置において、前記SCMシミュレーション手段
による処理を行った結果、測定試料内の不純物分布が1
種類に特定されたか否かを判定する不純物分布特定判定
手段と、不純物分布が1種類に特定されなかったと判定
された場合に、前記SCM測定手段における測定条件を
修正するSCM測定条件修正手段と、を備え、前記SC
Mシミュレーション手段は、前記修正された測定条件の
下で前記SCM測定手段により測定された測定試料に対
するCV特性との比較結果に基づいて、不純物分布を特
定する。According to a second aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation apparatus according to the first aspect, as a result of performing the processing by the SCM simulation means, the impurity distribution in the measurement sample is reduced by one.
Impurity distribution specification determining means for determining whether or not the type has been specified; and SCM measurement condition correcting means for correcting the measurement conditions in the SCM measurement means when it is determined that the impurity distribution has not been specified for one type; And the SC
The M simulation means specifies an impurity distribution based on a result of comparison with a CV characteristic of the measurement sample measured by the SCM measurement means under the corrected measurement conditions.
【0019】請求項3の発明は、請求項1または2に記
載の半導体評価装置において、測定試料における、ゲー
ト−基板間容量、ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレ
イン間容量、しきい値、ドレイン電流、基板電流および
ゲート電流のうち少なくとも一つを含む電気的特性を測
定する電気的特性測定手段と、前記SCMシミュレーシ
ョン手段により特定された不純物分布に基づいて演算さ
れた電気的特性と、前記電気的特性測定手段により測定
された電気的特性との比較結果に基づいて、前記SCM
シミュレーション手段により特定された不純物分布を修
正する電気的特性シミュレーション手段と、を備える。According to a third aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation device according to the first or second aspect, the gate-substrate capacitance, the gate-source capacitance, the gate-drain capacitance, the threshold value, the drain, An electric characteristic measuring unit for measuring electric characteristics including at least one of a current, a substrate current, and a gate current; an electric characteristic calculated based on an impurity distribution specified by the SCM simulation unit; The SCM based on the result of comparison with the electrical characteristics measured by the mechanical characteristics measuring means.
Electric characteristic simulation means for correcting the impurity distribution specified by the simulation means.
【0020】請求項4の発明は、請求項1または2に記
載の半導体評価装置において、前記SCMシミュレーシ
ョン手段による処理を行った結果、測定試料内の不純物
分布が1種類に特定されたか否かを判定する第1の不純
物分布特定判定手段と、不純物分布が1種類に特定され
なかったと判定された場合に、前記SCM測定手段にお
ける測定条件の修正回数が所定回数以内であるか否かを
判定する測定条件修正回数判定手段と、前記修正回数が
前記所定回数以内であれば、前記SCM測定手段におけ
る測定条件を修正し、前記修正回数が前記所定回数を越
えていれば、測定試料における、ゲート−基板間容量、
ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレイン間容量、しき
い値、ドレイン電流、基板電流およびゲート電流のうち
少なくとも一つを含む電気的特性を測定する電気的特性
測定手段と、この電気的特性測定手段により測定された
電気的特性と、前記SCMシミュレーション手段により
特定された不純物分布に基づいて演算された電気的特性
との比較結果に基づいて、前記SCMシミュレーション
手段により特定された不純物分布を修正する電気的特性
シミュレーション手段と、前記電気的特性シミュレーシ
ョン手段による処理を行った結果、測定試料内の不純物
分布が1種類に特定されたか否かを判定する第2の不純
物分布特定判定手段と、この第2の不純物分布特定判定
手段により不純物分布が1種類に特定されなかったと判
定された場合に、前記電気的特性測定手段における測定
条件を修正する電気的特性条件修正手段と、を備え、前
記第1の不純物分布特定判定手段により不純物分布が1
種類に特定されたと判定された場合には、前記SCMシ
ミュレーション手段で特定された不純物分布を最終的な
不純物分布とし、前記第1の不純物分布特定により不純
物分布が1種類に特定されなかったと判定され、かつ前
記第2の不純物分布特定判定手段により不純物分布が1
種類に特定されたと判定された場合には、前記電気的特
性シミュレーション手段で修正された不純物分布を最終
的な不純物分布とする。According to a fourth aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation device according to the first or second aspect, it is determined whether or not the impurity distribution in the measurement sample is specified as one type as a result of performing the processing by the SCM simulation means. A first impurity distribution specifying determination unit that determines whether the number of corrections of the measurement condition in the SCM measurement unit is within a predetermined number of times when it is determined that the impurity distribution is not specified as one type; The measurement condition correction number determination means, and if the number of corrections is within the predetermined number of times, the measurement condition in the SCM measurement means is corrected. Board-to-board capacitance,
Electrical characteristic measuring means for measuring electrical characteristics including at least one of a gate-source capacitance, a gate-drain capacitance, a threshold value, a drain current, a substrate current, and a gate current, and the electrical characteristic measuring means And correcting the impurity distribution specified by the SCM simulation means on the basis of a comparison result between the electric characteristics measured by the SCM and the electric characteristics calculated based on the impurity distribution specified by the SCM simulation means. Characteristic simulation means, second impurity distribution specification determination means for determining whether or not the impurity distribution in the measurement sample has been specified to one type as a result of processing by the electrical characteristic simulation means; When it is determined that the impurity distribution has not been identified as one type by the impurity distribution specifying determination means, And Characteristics condition correction means for correcting the measurement conditions in the serial electrical characteristic measuring means comprises, impurity distribution is 1 by the first impurity distribution specification judging means
When it is determined that the impurity distribution is specified as the type, the impurity distribution specified by the SCM simulation unit is set as a final impurity distribution, and it is determined that the impurity distribution is not specified as one type by the first impurity distribution specification. And the impurity distribution is determined to be 1 by the second impurity distribution specifying determination means.
If it is determined that the impurity distribution is specified, the impurity distribution corrected by the electric characteristic simulation means is used as a final impurity distribution.
【0021】請求項5の発明は、請求項1〜4のいずれ
かに記載の半導体評価装置において、前記プローブ形状
校正手段は、前記基準試料に対するCV特性を前記SC
M測定手段により測定する基準CV特性測定手段と、入
力されたプローブ先端の形状データに基づいて、前記基
準試料に対するCV特性を演算する第1のデバイスシミ
ュレーション手段と、前記基準CV特性測定手段で測定
されたCV特性と、前記第1のデバイスシミュレーショ
ン手段で演算されたCV特性とが一致するように、前記
第1のデバイスシミュレーション手段での演算に用いら
れるプローブ先端の形状データを修正するプローブ先端
形状修正手段と、を有する。According to a fifth aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation apparatus according to any one of the first to fourth aspects, the probe shape calibrating means sets a CV characteristic for the reference sample to the SC value.
Reference CV characteristic measuring means for measuring by the M measuring means, first device simulation means for calculating CV characteristics for the reference sample based on the input probe tip shape data, and measurement by the reference CV characteristic measuring means Probe tip shape used to correct the probe tip shape data used in the calculation by the first device simulation means so that the calculated CV characteristic matches the CV characteristic calculated by the first device simulation means. Correction means.
【0022】請求項6の発明は、請求項1〜5のいずれ
かに記載の半導体評価装置において、前記SCMシミュ
レーション手段は、前記SCM測定手段で測定された測
定試料に対するCV特性に基づいて、測定試料内の不純
物分布を推定する不純物分布推定手段と、前記プローブ
形状校正手段により校正されたプローブ先端の形状デー
タと、前記不純物分布推定手段により推定された不純物
分布とに基づいて、測定試料に対するCV特性を演算す
る第2のデバイスシミュレーション手段と、前記SCM
測定手段で測定された測定試料に対するCV特性と、前
記第2のデバイスシミュレーション手段で演算されたC
V特性とが一致するように、前記不純物分布推定手段で
推定された不純物分布を修正する不純物分布修正手段
と、を有する。According to a sixth aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation apparatus according to any one of the first to fifth aspects, the SCM simulating means performs measurement based on a CV characteristic of the measurement sample measured by the SCM measuring means. Impurity distribution estimating means for estimating the impurity distribution in the sample, the probe tip shape data calibrated by the probe shape calibrating means, and the CV for the measurement sample based on the impurity distribution estimated by the impurity distribution estimating means. Second device simulation means for calculating characteristics, the SCM
The CV characteristic of the measurement sample measured by the measurement means and the CV calculated by the second device simulation means
And an impurity distribution correcting means for correcting the impurity distribution estimated by the impurity distribution estimating means so that the V characteristics coincide with each other.
【0023】請求項7の発明は、請求項1〜5のいずれ
かに記載の半導体評価装置において、前記SCMシミュ
レーション手段は、所定の製造条件に基づいて、測定試
料内の不純物分布を演算するプロセスシミュレーション
手段と、前記プローブ形状校正手段により校正されたプ
ローブ先端の形状データと、前記プロセスシミュレーシ
ョン手段により演算された不純物分布とに基づいて、測
定試料に対するCV特性を演算する第2のデバイスシミ
ュレーション手段と、前記SCM測定手段で測定された
測定試料に対するCV特性と、前記第2のデバイスシュ
ミレーション手段で演算されたCV特性とが一致するよ
うに、前記プロセスシミュレーション手段での演算に用
いられる製造条件を修正するPSパラメータ修正手段
と、を有する。According to a seventh aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation device according to any one of the first to fifth aspects, the SCM simulation means calculates an impurity distribution in the measurement sample based on predetermined manufacturing conditions. Simulation means; second device simulation means for calculating CV characteristics for the measurement sample based on the probe tip shape data calibrated by the probe shape calibration means and the impurity distribution calculated by the process simulation means; Correcting the manufacturing conditions used in the calculation by the process simulation means so that the CV characteristics of the measurement sample measured by the SCM measurement means match the CV characteristics calculated by the second device simulation means. And a PS parameter correcting means for performing the setting.
【0024】請求項8の発明は、試料の上方に置かれた
プローブ先端と試料との間に働く力に基づいて、試料の
表面形状を分析するAFM測定手段を備えた半導体評価
装置において、基準試料の表面形状を前記AFM測定手
段により測定した結果に基づいて、予め入力されたプロ
ーブ先端の形状データを校正するプローブ形状校正手段
と、前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて
演算された測定試料の表面形状と、前記AFM測定手段
により測定された測定試料の表面形状との比較結果に基
づいて、測定試料の表面形状を特定するAFMシミュレ
ーション手段と、を備える。According to an eighth aspect of the present invention, there is provided a semiconductor evaluation apparatus provided with AFM measuring means for analyzing a surface shape of a sample based on a force acting between a tip of a probe placed above the sample and the sample. Based on the result of measurement of the surface shape of the sample by the AFM measurement means, the calculation was performed using probe shape calibration means for calibrating the probe tip shape data input in advance, and the calibrated probe tip shape data. AFM simulation means for specifying the surface shape of the measurement sample based on a comparison result between the surface shape of the measurement sample and the surface shape of the measurement sample measured by the AFM measurement means.
【0025】請求項9の発明は、請求項8に記載の半導
体評価装置において、前記AFMシミュレーション手段
による処理を行った結果、測定試料の表面形状が1種類
に特定されたか否かを判定する表面形状特定判定手段
と、表面形状が1種類に特定されなかったと判定された
場合に、前記AFM測定手段による測定条件を修正する
AFM測定条件修正手段と、を備え、前記AFMシミュ
レーション手段は、前記修正された測定条件の下で前記
AFM測定手段により測定された表面形状との比較結果
に基づいて、測定試料の表面形状を特定する。According to a ninth aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation apparatus according to the eighth aspect, as a result of performing the processing by the AFM simulation means, it is determined whether or not the surface shape of the measurement sample is specified to one type. A shape specification determination unit; and an AFM measurement condition correction unit that corrects a measurement condition by the AFM measurement unit when it is determined that the surface shape is not specified as one type. The surface shape of the measurement sample is specified based on a comparison result with the surface shape measured by the AFM measurement unit under the measurement conditions set.
【0026】請求項10の発明は、請求項8または9に
記載の半導体評価装置において、前記AFM測定手段に
よる測定結果に基づいて、測定試料の表面が平らである
か否かを判定する表面平坦判定手段を備え、前記AFM
シミュレーション手段は、前記表面平坦判定手段により
表面が平らでないと判定された場合のみ演算処理を行
う。According to a tenth aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation apparatus according to the eighth or ninth aspect, it is determined whether or not the surface of the measurement sample is flat based on a result of the measurement by the AFM measuring means. The AFM
The simulation means performs the arithmetic processing only when the surface flatness determination means determines that the surface is not flat.
【0027】請求項11の発明は、請求項8〜10のい
ずれかに記載の半導体評価装置において、前記AFMシ
ミュレーション手段は、前記AFM測定手段により測定
された測定試料の表面形状と、前記プローブ形状校正手
段により校正されたプローブ先端の形状データとに基づ
いて、測定試料の表面形状を演算する第3のデバイスシ
ミュレーション手段と、前記AFM測定手段により測定
された表面形状と、前記第3のデバイスシミュレーショ
ン手段により演算された表面形状とが一致するように、
前記第3のデバイスシミュレーション手段での演算に用
いられる表面形状データを修正する表面形状修正手段
と、を有する。According to an eleventh aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation apparatus according to any one of the eighth to tenth aspects, the AFM simulation means includes a step of: determining a surface shape of the measurement sample measured by the AFM measurement means; A third device simulation unit for calculating a surface shape of the measurement sample based on the probe tip shape data calibrated by the calibration unit, a surface shape measured by the AFM measurement unit, and the third device simulation So that the surface shape calculated by the means matches
Surface shape correction means for correcting the surface shape data used in the calculation by the third device simulation means.
【0028】請求項12の発明は、請求項8〜10のい
ずれかに記載の半導体評価装置において、前記AFMシ
ミュレーション手段は、所定の製造条件に基づいて、測
定試料の表面形状を演算する形状シミュレーション手段
と、前記AFM測定手段により測定された表面形状と、
前記形状シミュレーション手段により演算された表面形
状とが一致するように、前記形状シミュレーション手段
での演算に用いられる製造条件を修正する製造条件修正
手段と、を有する。According to a twelfth aspect of the present invention, in the semiconductor evaluation device according to any one of the eighth to tenth aspects, the AFM simulation means calculates a surface shape of the measurement sample based on predetermined manufacturing conditions. Means, a surface shape measured by the AFM measuring means,
A manufacturing condition correcting unit for correcting manufacturing conditions used in the calculation by the shape simulation unit so that the surface shape calculated by the shape simulation unit matches the surface shape.
【0029】請求項13の発明は、ロット単位で半導体
装置を製造する半導体製造装置を備えた半導体製造シス
テムにおいて、前記半導体製造装置で製造された前記半
導体装置の電気的特性を測定する電気的特性測定手段
と、この電気的特性測定手段により電気的特性に異常が
検出された前記半導体装置について、不純物分布および
表面形状の少なくとも一方を分析する請求項1〜12の
いずれかに記載の半導体評価装置と、この半導体評価装
置による分析結果に基づいて逆抽出された製造条件と、
前記半導体製造装置における製造条件とのずれを検出す
る製造条件誤差検出手段と、この製造条件誤差検出手段
により検出された製造条件のずれに基づいて、前記半導
体製造装置における製造条件を変更する製造条件変更手
段と、を備える。According to a thirteenth aspect of the present invention, there is provided a semiconductor manufacturing system including a semiconductor manufacturing apparatus for manufacturing a semiconductor device in lots, wherein the electrical characteristics of the semiconductor device manufactured by the semiconductor manufacturing apparatus are measured. The semiconductor evaluation device according to claim 1, wherein at least one of an impurity distribution and a surface shape is analyzed for the measuring device and the semiconductor device in which an abnormality is detected in the electric characteristics by the electric characteristic measuring device. And manufacturing conditions back-extracted based on the analysis result by the semiconductor evaluation device;
A manufacturing condition error detecting means for detecting a deviation from the manufacturing condition in the semiconductor manufacturing apparatus; and a manufacturing condition for changing the manufacturing condition in the semiconductor manufacturing apparatus based on the manufacturing condition error detected by the manufacturing condition error detecting means. Changing means.
【0030】請求項1の発明を、例えば図1〜図5に対
応づけて説明すると、「SCM測定手段」はSCM測定
装置1に、「プローブ形状校正手段」は図3のフローチ
ャートに、「SCMシミュレーション手段」は図4,5
のフローチャートに対応する。The invention of claim 1 will be described with reference to, for example, FIGS. 1 to 5. "SCM measuring means" corresponds to the SCM measuring apparatus 1, "probe shape correcting means" corresponds to the flowchart of FIG. Simulation means ”
Corresponds to the flowchart of FIG.
【0031】請求項2の発明を、例えば図6に対応づけ
て説明すると、「不純物分布特定判定手段」は図6のス
テップS44に、「SCM測定条件修正手段」は図6の
ステップS45に対応する。The invention of claim 2 will be described with reference to FIG. 6, for example. The "impurity distribution specification determining means" corresponds to step S44 in FIG. 6, and the "SCM measurement condition correcting means" corresponds to step S45 in FIG. I do.
【0032】請求項3の発明を、例えば図7〜図10に
対応づけて説明すると、「電気的特性測定手段」は電気
的特性評価装置4に、「電気的特性シミュレーション手
段」は図9,10のフローチャートに対応する。The invention according to claim 3 will be described with reference to FIGS. 7 to 10, for example. "Electrical characteristic measuring means" corresponds to the electric characteristic evaluation device 4, and "electric characteristic simulation means" corresponds to FIG. 10 corresponds to the flowchart of FIG.
【0033】請求項4の発明を、例えば図7〜図11に
対応づけて説明すると、「第1の不純物分布特定判定手
段」は図11のステップS84に、「シミュレーション
精度判定手段」はステップS85に、「SCM測定条件
修正手段」はステップS86に、「電気的特性測定手
段」は電気的特性評価装置4に、「電気的特性シミュレ
ーション手段」はステップS88に、「第2の不純物分
布特性判定手段」はステップS89に、「電気的特性条
件修正手段」はステップS91に、それぞれ対応する。The invention according to claim 4 will be described with reference to, for example, FIGS. 7 to 11. The "first impurity distribution specification determining means" is step S84 in FIG. 11, and the "simulation accuracy determining means" is step S85 in FIG. The "SCM measurement condition correcting means" is in step S86, the "electrical characteristic measuring means" is in the electrical characteristic evaluation device 4, the "electrical characteristic simulation means" is in step S88, and the "second impurity distribution characteristic determination". The "means" corresponds to step S89, and the "electrical characteristic condition correcting means" corresponds to step S91.
【0034】請求項5の発明を、例えば図3に対応づけ
て説明すると、「基準CV特性測定手段」は図3のステ
ップS11に、「第1のデバイスシミュレーション手
段」はステップS13に、「プローブ先端形状修正手
段」はステップS15に、それぞれ対応する。The invention of claim 5 will be described with reference to FIG. 3, for example. The "reference CV characteristic measuring means" is in step S11 in FIG. 3, the "first device simulation means" is in step S13, and the "probe "Tip shape correcting means" corresponds to step S15.
【0035】請求項6の発明を、例えば図4に対応づけ
て説明すると、「不純物分布推定手段」はステップS2
1に、「第2のデバイスシミュレーション手段」はステ
ップS22に、「不純物分布修正手段」はステップS2
4に、それぞれ対応する。The invention according to claim 6 will be described with reference to FIG. 4, for example.
1, the "second device simulation means" goes to step S22, and the "impurity distribution correction means" goes to step S2.
4 respectively.
【0036】請求項7の発明を、例えば図5に対応づけ
て説明すると、「プロセスシミュレーション手段」はス
テップS31に、「第2のデバイスシミュレーション手
段」はステップS32に、「PSパラメータ修正手段」
はステップS34に、それぞれ対応する。The invention of claim 7 will be described with reference to FIG. 5, for example. "Process simulation means" is step S31, "second device simulation means" is step S32, "PS parameter correction means"
Corresponds to step S34.
【0037】請求項8の発明を、例えば図13に対応づ
けて説明すると、「プローブ形状校正手段」はステップ
S101に、「AFMシミュレーション手段」はステッ
プS103に、それぞれ対応する。The invention of claim 8 will be described with reference to, for example, FIG. 13. "Probe shape calibration means" corresponds to step S101, and "AFM simulation means" corresponds to step S103.
【0038】請求項9の発明を、例えば図17に対応づ
けて説明すると、「表面形状特定判定手段」はステップ
S134に、「AFM測定条件修正手段」はステップS
135に、それぞれ対応する。The invention of claim 9 will be described with reference to, for example, FIG. 17. "Surface shape specification determining means" corresponds to step S134, and "AFM measurement condition correcting means" corresponds to step S134.
135 respectively.
【0039】請求項10の発明を、例えば図19に対応
づけて説明すると、「表面平坦判定手段」はステップS
143に対応する。The tenth aspect of the present invention will be described with reference to FIG. 19, for example.
143.
【0040】請求項11の発明を、例えば図15に対応
づけて説明すると、「第3のデバイスシミュレーション
手段」はステップS111に、「表面形状修正手段」は
ステップS113に、それぞれ対応する。The third aspect of the invention will be described with reference to, for example, FIG. 15. "Third device simulation means" corresponds to step S111, and "surface shape correction means" corresponds to step S113.
【0041】請求項12の発明を、例えば図16に対応
づけて説明すると、「形状シミュレーション手段」はス
テップS121に、「製造条件修正手段」はステップS
124に、それぞれ対応する。The invention according to claim 12 will be described with reference to FIG. 16, for example. The "shape simulation means" corresponds to step S121, and the "manufacturing condition correcting means" corresponds to step S121.
124 respectively.
【0042】請求項13の発明を、例えば図26,27
に対応づけて説明すると、「電気的特性測定手段」は図
26のステップS233に、「半導体評価手段」は図2
7のステップS251〜S254に、「製造条件誤差検
出手段」は図27のステップS255に、「製造条件変
更手段」は図26のステップS236に、それぞれ対応
する。The invention of claim 13 is applied to, for example, FIGS.
"Electrical characteristic measuring means" corresponds to step S233 in FIG. 26, and "semiconductor evaluating means" corresponds to FIG.
7, "manufacturing condition error detecting means" corresponds to step S255 in FIG. 27, and "manufacturing condition changing means" corresponds to step S236 in FIG.
【0043】[0043]
【発明の実施の形態】以下、本発明を適用した半導体評
価装置および半導体製造システムについて、図面を参照
しながら具体的に説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a semiconductor evaluation apparatus and a semiconductor manufacturing system to which the present invention is applied will be specifically described with reference to the drawings.
【0044】〔第1の実施形態〕図1は本発明における
半導体評価装置の第1の実施形態の概略構成図である。
図1の半導体評価装置は、図30と同じ構成のSCM測
定装置1と、SCM測定装置1を制御する制御部2と、
SCM測定装置1で測定されたデータや制御部2を制御
するための制御データ等が格納されるデータ格納部3と
を備えている。[First Embodiment] FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a first embodiment of a semiconductor evaluation apparatus according to the present invention.
The semiconductor evaluation device of FIG. 1 includes an SCM measurement device 1 having the same configuration as in FIG. 30, a control unit 2 that controls the SCM measurement device 1,
A data storage unit 3 for storing data measured by the SCM measuring device 1, control data for controlling the control unit 2, and the like.
【0045】図2は制御部2が行うメイン処理を示すフ
ローチャートである。図2のステップS1では、図3に
詳細を示すプローブ形状校正処理を行う。この処理で
は、初期入力されたプローブ先端の形状データを、基準
試料に対するSCM測定結果に基づいて校正する。校正
されたデータは、後述するSCMシミュレーション処理
で使用される。このプローブ形状校正処理の詳細は後述
する。FIG. 2 is a flowchart showing the main processing performed by the control unit 2. In step S1 of FIG. 2, a probe shape calibration process shown in detail in FIG. 3 is performed. In this process, the shape data of the probe tip input initially is calibrated based on the SCM measurement result for the reference sample. The calibrated data is used in an SCM simulation process described later. Details of the probe shape calibration processing will be described later.
【0046】次に、図2のステップS2では、SCM測
定装置1を用いてSCM測定を行い、測定試料のCV特
性を検出する。ステップS3では、図4または図5に詳
細を示すSCMシミュレーション処理を行う。この処理
では、SCM測定装置1による測定結果に基づいて推定
された不純物分布を基に、測定試料のCV特性を演算
し、演算されたCV特性と、SCM測定により得られた
CV特性とが一致するように、不純物分布を修正する。
次にステップS4では、修正された不純物分布を画像デ
ータや数値データに変換して、不図示の表示装置やプリ
ンタなどに出力する。Next, in step S2 of FIG. 2, SCM measurement is performed using the SCM measuring device 1, and the CV characteristic of the measurement sample is detected. In step S3, an SCM simulation process detailed in FIG. 4 or FIG. 5 is performed. In this process, the CV characteristic of the measurement sample is calculated based on the impurity distribution estimated based on the measurement result by the SCM measurement device 1, and the calculated CV characteristic matches the CV characteristic obtained by the SCM measurement. To correct the impurity distribution.
Next, in step S4, the corrected impurity distribution is converted into image data and numerical data, and output to a display device or a printer (not shown).
【0047】次に、図2のステップS1のプローブ形状
校正処理の詳細動作を、図3のフローチャートに基づい
て説明する。ステップS11では、既知の不純物分布を
有する基準試料に対してSCM測定を行う。次にステッ
プS12では、プローブ先端の初期形状データを入力す
る。Next, the detailed operation of the probe shape calibration process in step S1 of FIG. 2 will be described with reference to the flowchart of FIG. In step S11, SCM measurement is performed on a reference sample having a known impurity distribution. Next, in step S12, initial shape data of the probe tip is input.
【0048】次にステップS13では、デバイスシミュ
レーション処理を行う。この処理では、プローブ先端の
形状、基準試料の形状、基準試料中の不純物濃度、およ
び印加電圧Vを入力パラメータとして、ポアソン方程
式、電流連続式、電流密度の式を解く。これらの式を解
くことで、プローブ先端の内部、基準試料内部、および
プローブ先端と基準試料の間の空間中の電位分布がそれ
ぞれ計算され、また、基準試料中のキャリア濃度分布も
計算される。さらに、これら電位分布とキャリア濃度分
布の時間変化より、プローブ先端と基準試料との間の容
量Cも計算される。Next, in step S13, a device simulation process is performed. In this processing, Poisson equation, current continuous equation, and current density equation are solved using the shape of the probe tip, the shape of the reference sample, the impurity concentration in the reference sample, and the applied voltage V as input parameters. By solving these equations, the potential distribution in the probe tip, the inside of the reference sample, and the space between the probe tip and the reference sample are calculated, and the carrier concentration distribution in the reference sample is also calculated. Further, the capacitance C between the tip of the probe and the reference sample is calculated from the temporal changes of the potential distribution and the carrier concentration distribution.
【0049】このように、デバイスシミュレーション処
理では、プローブ先端の形状データや、基準試料内の不
純物分布などに基づいて、プローブ先端と基準試料との
間のCV特性を演算する。すなわち、デバイスシミュレ
ーション処理により、SCM測定処理そのもののシミュ
レーションが行われる。As described above, in the device simulation process, the CV characteristic between the probe tip and the reference sample is calculated based on the shape data of the tip of the probe, the impurity distribution in the reference sample, and the like. That is, the SCM measurement process itself is simulated by the device simulation process.
【0050】次にステップS14では、図3のステップ
S11のSCM測定により得られたCV特性と、ステッ
プS13で演算されたCV特性とを比較し、両者が一致
しなければステップS15に進んでプローブ形状の修正
を行う。ここでは、数値的に表現されたプローブ先端の
形状データの変化に対する容量Cの変化量から数値微分
を計算し、ニュートン法により、プローブ先端の形状デ
ータを修正する。あるいは、プローブ先端の形状を、ガ
ウス分布、補誤差関数、スプライン関数、フーリエ級数
などの関数形で記述し、例えば、関数形のパラメータの
変化に対する容量Cの変化量から数値微分を計算し、ニ
ュートン法により、プローブ先端の形状データを修正す
る。Next, in step S14, the CV characteristic obtained by the SCM measurement in step S11 in FIG. 3 is compared with the CV characteristic calculated in step S13. Modify the shape. Here, a numerical derivative is calculated from a change amount of the capacitance C with respect to a change in the shape data of the probe tip expressed numerically, and the shape data of the probe tip is corrected by the Newton method. Alternatively, the shape of the probe tip is described in the form of a function such as a Gaussian distribution, a complementary error function, a spline function, or a Fourier series. The shape data of the probe tip is corrected by the method.
【0051】一方、ステップS14の処理で、CV特性
の比較結果が一致すると、プローブ先端形状の校正処理
を終えて、図2のステップS2に戻る。On the other hand, when the comparison results of the CV characteristics match in the process of step S14, the process of calibrating the probe tip shape ends, and the process returns to step S2 in FIG.
【0052】次に、図2のステップS3に示すSCMシ
ミュレーション処理の詳細動作を、図4のフローチャー
トに基づいて説明する。図4のステップS21では、S
CM測定装置1から出力されたキャリア濃度分布と、例
えばnp積一定の条件や電荷中和条件などに基づいて、
測定試料内の不純物分布Ninitを推定する。次にステッ
プS22では、推定した不純物分布Ninitを用いて、図
3のステップS13と同様にデバイスシミュレーション
処理を行ってSCM測定そのものをシミュレーションす
る。Next, the detailed operation of the SCM simulation processing shown in step S3 of FIG. 2 will be described with reference to the flowchart of FIG. In step S21 of FIG.
Based on the carrier concentration distribution output from the CM measurement device 1 and, for example, a constant np product condition or a charge neutralization condition,
The impurity distribution Ninit in the measurement sample is estimated. Next, in step S22, using the estimated impurity distribution Ninit, a device simulation process is performed as in step S13 in FIG. 3 to simulate the SCM measurement itself.
【0053】次にステップS23では、SCM測定装置
1により測定されたCV特性と、デバイスシミュレーシ
ョン処理によって演算されたCV特性とを比較し、比較
結果が一致していなければ図4のステップS24に進ん
で不純物分布の修正を行う。ここでは、不純物分布を数
値的に表現し、その数値化した不純物分布の変化に対す
る容量Cの変化量から数値微分を計算し、ニュートン法
により不純物分布を修正する。あるいは、ガウス分布、
補誤差関数、スプライン関数、フーリエ級数といった関
数形により不純物分布を記述し、例えば、関数形のパラ
メータの変化に対する容量Cの変化量から数値微分を計
算し、ニュートン法により不純物分布を修正する。Next, in step S23, the CV characteristic measured by the SCM measuring device 1 is compared with the CV characteristic calculated by the device simulation processing. If the comparison results do not match, the process proceeds to step S24 in FIG. To correct the impurity distribution. Here, the impurity distribution is expressed numerically, a numerical derivative is calculated from the amount of change in the capacitance C with respect to the change in the converted impurity distribution, and the impurity distribution is corrected by the Newton method. Alternatively, a Gaussian distribution,
The impurity distribution is described by a functional form such as a complementary error function, a spline function, and a Fourier series. For example, a numerical derivative is calculated from a change amount of the capacitance C with respect to a change in the parameter of the functional form, and the impurity distribution is corrected by the Newton method.
【0054】一方、SCM測定装置1により測定された
CV特性と、デバイスシミュレーション処理によって演
算されたCV特性とが一致すれば図2のステップS4に
進む。On the other hand, if the CV characteristic measured by the SCM measuring device 1 matches the CV characteristic calculated by the device simulation processing, the process proceeds to step S4 in FIG.
【0055】図5はSCMシミュレーション処理の変形
例を示す詳細フローチャートである。図5のステップS
31では、プロセスシミュレーション処理を行う。この
処理では、製造条件を初期入力として、不純物分布の初
期値を演算する。より詳しくは、例えば不純物のイオン
注入エネルギーと不純物ドーズ量を入力してイオン注入
計算を行い、また、酸化時間と拡散時間を入力して、酸
化/拡散方程式を解くことで、測定試料内の不純物分布
を演算する。FIG. 5 is a detailed flowchart showing a modification of the SCM simulation process. Step S in FIG.
At 31, a process simulation process is performed. In this process, the initial value of the impurity distribution is calculated using the manufacturing conditions as an initial input. More specifically, for example, ion implantation calculation is performed by inputting the ion implantation energy and impurity dose of the impurity, and the oxidation / diffusion time is input and the oxidation / diffusion equation is solved, so that the impurity in the measurement sample is obtained. Calculate the distribution.
【0056】次にステップS32では、演算した不純物
分布を用いて、図4のステップS22と同様に、デバイ
スシミュレーション処理を行ってSCM測定そのものを
シミュレーションする。Next, in step S32, a device simulation process is performed using the calculated impurity distribution in the same manner as in step S22 in FIG. 4 to simulate the SCM measurement itself.
【0057】次にステップS33では、SCM測定装置
1により測定されたCV特性と、デバイスシミュレーシ
ョン処理により演算されたCV特性とを比較し、両者が
一致すれば図2のステップS4に進み、両者が一致しな
ければステップS34に進み、プロセスシミュレーショ
ン処理における入力パラメータ(PSパラメータ)の修
正を行う。ここでは、例えば、ステップS31のプロセ
スシミュレーション処理で用いる各種の入力パラメータ
の変化に対するCV特性の変化量から数値微分を計算
し、ニュートン法により、プロセスシミュレーション処
理で用いる入力パラメータ、例えば、拡散温度、拡散時
間、イオン注入の不純物量、イオン注入のエネルギー等
の修正量を決定する。Next, in step S33, the CV characteristic measured by the SCM measuring apparatus 1 is compared with the CV characteristic calculated by the device simulation process. If the two coincide, the process proceeds to step S4 in FIG. If they do not match, the process proceeds to step S34 to correct the input parameters (PS parameters) in the process simulation processing. Here, for example, a numerical derivative is calculated from a change amount of the CV characteristic with respect to a change of various input parameters used in the process simulation process in step S31, and the input parameters used in the process simulation process, such as diffusion temperature and diffusion, are calculated by Newton's method. The amount of correction such as the time, the amount of impurities for ion implantation, and the energy for ion implantation is determined.
【0058】このように、第1の実施形態では、SCM
測定装置1により測定されたCV特性と、SCM測定装
置1による測定結果に基づいて演算されたCV特性とを
比較し、両者が一致するまで、不純物分布を修正するよ
うにしたため、プローブ先端の寸法以下の解像度で不純
物分布を検出できる。また、プローブ先端の形状データ
を校正した上でSCMシミュレーション処理を行うた
め、シミュレーションの信頼性が向上する。As described above, in the first embodiment, the SCM
The CV characteristic measured by the measuring device 1 and the CV characteristic calculated based on the measurement result by the SCM measuring device 1 are compared, and the impurity distribution is corrected until the two coincide with each other. The impurity distribution can be detected with the following resolution. Further, since the SCM simulation process is performed after the shape data of the probe tip is calibrated, the reliability of the simulation is improved.
【0059】〔第2の実施形態〕第2の実施形態は、S
CMシミュレーション処理を行っても不純物分布を一意
に特定できない場合は、測定条件を変更してSCM測定
をやり直すものである。図6は半導体評価装置の第2の
実施形態におけるメイン処理を示すフローチャートであ
る。図6のステップS41〜S43は、図2のステップ
S1〜S3と同様の処理を行う。ステップS44では、
不純物分布を一意に特定できたか否かを判定する。すな
わち、ステップS44では、図4または図5に詳細を示
すSCMシミュレーション処理を行ったときに、不純物
分布の候補が一つに絞りきれずに複数の候補が存在する
ような場合に、不純物分布を一意に特定できないと判断
する。[Second Embodiment] In the second embodiment, S
If the impurity distribution cannot be uniquely specified even after performing the CM simulation processing, the measurement conditions are changed and the SCM measurement is performed again. FIG. 6 is a flowchart illustrating a main process of the semiconductor evaluation device according to the second embodiment. Steps S41 to S43 in FIG. 6 perform the same processing as steps S1 to S3 in FIG. In step S44,
It is determined whether the impurity distribution has been uniquely specified. That is, in step S44, when the SCM simulation processing shown in detail in FIG. 4 or FIG. 5 is performed, if the impurity distribution candidates cannot be narrowed down to one and a plurality of candidates exist, the impurity distribution is reduced. Judge that it cannot be uniquely identified.
【0060】不純物分布を一意に特定できない場合には
ステップS45に進んで、SCM測定条件の修正を行
う。ここでは、SCM測定時の測定条件、例えば周波数
や電圧振幅などを変更してステップS42に戻り、再度
SCM測定を行う。一方、不純物分布を一意に特定でき
た場合にはステップS46に進み、最終的な不純物分布
を表示装置やプリンタ等に出力する処理を行う。If the impurity distribution cannot be uniquely specified, the flow advances to step S45 to correct the SCM measurement conditions. Here, the measurement conditions at the time of the SCM measurement, for example, the frequency, the voltage amplitude, and the like are changed, and the process returns to step S42 to perform the SCM measurement again. On the other hand, if the impurity distribution has been uniquely identified, the process proceeds to step S46, and a process of outputting the final impurity distribution to a display device, a printer, or the like is performed.
【0061】このように、第2の実施形態では、SCM
シミュレーション処理を行っても不純物分布を一意に特
定できない場合には、SCM測定時の測定条件を変更し
て再度SCM測定をやり直すようにしたため、不純物分
布を必ず1つに絞り込むことができる。As described above, in the second embodiment, the SCM
If the impurity distribution cannot be uniquely specified even by performing the simulation processing, the measurement conditions at the time of the SCM measurement are changed and the SCM measurement is performed again, so that the impurity distribution can be narrowed down to one.
【0062】〔第3の実施形態〕第3の実施形態は、S
CMシミュレーション処理によって不純物分布が得られ
た後に、電気的特性の測定とそのシミュレーションを行
って不純物分布を修正するものである。[Third Embodiment] In the third embodiment, S
After the impurity distribution is obtained by the CM simulation process, the electrical characteristics are measured and the simulation is performed to correct the impurity distribution.
【0063】図7は本発明における半導体評価装置の第
3の実施形態の概略構成図である。図7の装置は、測定
試料の電気的特性を測定するための電気的特性評価装置
4を新たに追加した点に特徴がある。FIG. 7 is a schematic configuration diagram of a third embodiment of the semiconductor evaluation device according to the present invention. The apparatus of FIG. 7 is characterized in that an electrical property evaluation device 4 for measuring the electrical properties of a measurement sample is newly added.
【0064】図8は半導体評価装置の第3の実施形態に
おけるメイン処理を示すフローチャートである。図8の
ステップS51〜S53では、図2のステップS1〜S
3と同様の処理を行う。ステップS53のSCMシミュ
レーション処理により不純物分布が演算されると、ステ
ップS54に進んで電気的特性測定処理を行う。この処
理では、例えば、電気的特性評価装置4により、ゲート
−基板間の容量、ゲート−ソース間の容量、ゲート−ド
レイン間の容量、しきい値、ドレイン電流、基板電流、
およびゲート電流などの電気的特性を測定する。FIG. 8 is a flow chart showing the main processing in the third embodiment of the semiconductor evaluation device. In steps S51 to S53 in FIG. 8, steps S1 to S53 in FIG.
The same processing as in step 3 is performed. When the impurity distribution is calculated by the SCM simulation process in step S53, the process proceeds to step S54, where the electrical characteristic measurement process is performed. In this process, for example, the electrical characteristic evaluation device 4 uses the gate-substrate capacitance, the gate-source capacitance, the gate-drain capacitance, the threshold value, the drain current, the substrate current,
And electrical characteristics such as gate current.
【0065】次にステップS55では、図9または図1
0に詳細を示す電気的特性シミュレーション処理を行
う。この処理では、電気的特性測定処理で測定した電気
的特性そのものをシミュレーションすることにより、高
解像度の不純物分布を求める。なお、電気的特性シミュ
レーション処理の詳細は後述する。次にステップS56
では、ステップS55で得られた不純物分布を表示装置
やプリンタ等に出力する処理を行う。Next, in step S55, FIG. 9 or FIG.
An electrical characteristic simulation process detailed in FIG. In this process, a high-resolution impurity distribution is obtained by simulating the electrical characteristics themselves measured in the electrical characteristics measurement process. The details of the electrical characteristic simulation processing will be described later. Next, step S56
Then, a process of outputting the impurity distribution obtained in step S55 to a display device, a printer, or the like is performed.
【0066】次に、図8のステップS55の電気的特性
シミュレーション処理の詳細を、図9のフローチャート
に基づいて説明する。図9のステップS61では、図8
のステップS53のSCMシミュレーション処理により
得られた不純物分布NSCMを用いて、図3のステップS1
3と同様にデバイスシミュレーション処理を行い、電気
的特性を演算する。Next, the details of the electric characteristic simulation processing in step S55 in FIG. 8 will be described with reference to the flowchart in FIG. In step S61 of FIG. 9, FIG.
Using the impurity distribution NSCM obtained by the SCM simulation processing of step S53 of FIG.
In the same manner as in 3, the device simulation process is performed to calculate the electrical characteristics.
【0067】次にステップS62では、図8のステップ
S54で得られた電気的特性の実測値と、ステップS6
1で演算された電気的特性とを比較する。両者が一致し
ていなければステップS63に進んで不純物分布を修正
した後に、ステップS61のデバイスシミュレーション
処理を繰り返し、両者が一致すれば図8のステップS5
6に進んで不純物分布を出力する。Next, in step S62, the measured values of the electrical characteristics obtained in step S54 in FIG.
Compare with the electrical characteristics calculated in step 1. If the two do not match, the process proceeds to step S63 to correct the impurity distribution, and then the device simulation process in step S61 is repeated. If the two match, the process proceeds to step S5 in FIG.
Proceed to 6 to output the impurity distribution.
【0068】図10は電気的特性シミュレーション処理
の変形例を示す詳細フローチャートである。ステップS
71では、図5のステップS31と同様に、製造条件を
初期入力としてプロセスシミュレーション処理を行い、
不純物分布の初期値を演算する。次にステップS72で
は、演算した不純物分布を用いてデバイスシミュレーシ
ョン処理を行い、電気的特性の測定そのものをシミュレ
ーションする。FIG. 10 is a detailed flowchart showing a modification of the electric characteristic simulation process. Step S
At 71, a process simulation process is performed using the manufacturing conditions as an initial input, as in step S31 of FIG.
Calculate the initial value of the impurity distribution. Next, in step S72, a device simulation process is performed using the calculated impurity distribution to simulate the measurement of the electrical characteristics.
【0069】次にステップS73では、図8のステップ
S54で実測された電気的特性と、デバイスシミュレー
ション処理により演算された電気的特性とを比較し、両
者が一致すれば図8のステップS56に進み、両者が一
致しなければステップS74に進み、プロセスシミュレ
ーション処理における入力パラメータ(PSパラメー
タ)、例えば拡散温度や拡散時間などを修正した後、ス
テップS71のプロセスシミュレーション処理を繰り返
す。Next, in step S73, the electrical characteristics actually measured in step S54 in FIG. 8 are compared with the electrical characteristics calculated by the device simulation process, and if they match, the process proceeds to step S56 in FIG. If they do not match, the process proceeds to step S74, where the input parameters (PS parameters) in the process simulation processing, such as the diffusion temperature and the diffusion time, are corrected, and then the process simulation processing in step S71 is repeated.
【0070】このように、第3の実施形態では、SCM
シミュレーション処理により不純物分布が得られた後
に、電気的特性の実測値とそのシミュレーション結果と
に基づいて不純物分布の修正を行うため、より精度の高
い不純物分布が得られる。As described above, in the third embodiment, the SCM
After the impurity distribution is obtained by the simulation process, the impurity distribution is corrected based on the measured values of the electrical characteristics and the simulation result, so that a more accurate impurity distribution can be obtained.
【0071】〔第4の実施形態〕第4の実施形態は、S
CMシミュレーション処理により十分な精度の不純物分
布が得られない場合のみ、電気的特性の測定とそのシミ
ュレーション結果に基づいて不純物分布を修正するもの
である。[Fourth Embodiment] In the fourth embodiment, the S
Only when the CM simulation process does not provide a sufficiently accurate impurity distribution, the impurity distribution is corrected based on the measurement of the electrical characteristics and the simulation result.
【0072】図11は半導体評価装置の第4の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図1
1のステップS81〜S83では、図2のステップS1
〜S3と同様の処理を行う。次にステップS84では、
ステップS83のSCMシミュレーション処理により不
純物分布を一意に特定できたか否かを判定する。一意に
特定できた場合にはステップS90に進んで不純物分布
を出力する処理を行う。一方、不純物分布を一意に特定
できなかった場合にはステップS85に進む。ステップ
S85では、SCM測定条件の修正回数が所定の回数以
内であるか否かを判定する。修正回数が所定の回数以内
であれば、ステップS86に進んで、SCM測定の条
件、例えば、周波数や電圧振幅などを変更した後、再度
ステップS82のSCM測定処理を行う。一方、SCM
測定条件の修正回数が所定の回数を越えている場合、す
なわち、所定回数以内のSCM測定条件の修正で不純物
分布を一意に特定できなければ、以下に説明する電気的
特性測定処理と電気的シミュレーション処理を行う。FIG. 11 is a flowchart showing the main processing in the fourth embodiment of the semiconductor evaluation device. FIG.
In steps S81 to S83 of FIG.
The same processing as that of S3 is performed. Next, in step S84,
It is determined whether or not the impurity distribution has been uniquely specified by the SCM simulation processing in step S83. If uniquely identified, the process proceeds to step S90 to perform a process of outputting an impurity distribution. On the other hand, if the impurity distribution cannot be uniquely specified, the process proceeds to step S85. In step S85, it is determined whether or not the number of corrections of the SCM measurement condition is within a predetermined number. If the number of corrections is within the predetermined number, the process proceeds to step S86 to change the SCM measurement conditions, such as the frequency and the voltage amplitude, and then perform the SCM measurement process in step S82 again. On the other hand, SCM
If the number of corrections of the measurement conditions exceeds a predetermined number of times, that is, if the impurity distribution cannot be uniquely specified by correcting the SCM measurement conditions within the predetermined number of times, the electric characteristic measurement processing and the electric simulation described below will be performed. Perform processing.
【0073】まず、ステップS87では、電気的特性測
定処理を行い、次に、ステップS88では、電気的特性
シミュレーション処理を行う。このステップS87,S
88の処理は図8のステップS54,S55の処理と同
じである。First, in step S87, an electrical characteristic measurement process is performed, and then, in step S88, an electrical characteristic simulation process is performed. This step S87, S
The process at 88 is the same as the process at steps S54 and S55 in FIG.
【0074】次にステップS89では、ステップS84
と同様に、不純物分布を一意に特定できたか否かを判定
し、特定できればステップS90に進んで不純物分布を
出力し、特定できなればステップS91に進んで電気的
特性測定条件の修正を行う。ここでは、例えば、容量C
を測定する周波数や印加電圧などの測定条件を修正し、
再度、ステップS87の電気的特性測定処理を行う。Next, in step S89, step S84
Similarly to the above, it is determined whether or not the impurity distribution has been uniquely specified. If the impurity distribution can be specified, the process proceeds to step S90, and if not, the process proceeds to step S91 to correct the electrical characteristic measurement conditions. Here, for example, the capacitance C
Correct the measurement conditions such as frequency and applied voltage for measuring
Again, the electrical characteristic measurement processing of step S87 is performed.
【0075】このように、第4の実施形態では、SCM
シミュレーション処理を行っても不純物分布を一意に特
定できない場合のみ、電気的特性の測定とそのシミュレ
ーション結果との比較結果に基づいて不純物分布の修正
を行うようにしたため、最終的な不純物分布が得られる
までの処理時間を短縮できる。As described above, in the fourth embodiment, the SCM
Only when the impurity distribution cannot be uniquely identified even after performing the simulation processing, the impurity distribution is corrected based on the measurement result of the electrical characteristics and the comparison result with the simulation result, so that the final impurity distribution can be obtained. Processing time up to
【0076】〔第5の実施形態〕第5の実施形態は、A
FM測定により実測された測定試料表面の形状と、シミ
ュレーションにより演算された測定試料表面の形状との
比較結果に基づいて、試料表面の形状を精度よく抽出す
るものである。[Fifth Embodiment] In the fifth embodiment, A
The shape of the sample surface is accurately extracted based on a comparison result between the shape of the measurement sample surface actually measured by the FM measurement and the shape of the measurement sample surface calculated by the simulation.
【0077】図12は本発明における半導体評価装置の
第5の実施形態の概略構成図である。図12の装置は、
SCM測定装置1の代わりに、AFM測定装置5を設け
た点に特徴がある。FIG. 12 is a schematic configuration diagram of a fifth embodiment of the semiconductor evaluation apparatus according to the present invention. The device of FIG.
The feature is that an AFM measuring device 5 is provided instead of the SCM measuring device 1.
【0078】図13は半導体評価装置の第5の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。ステ
ップS101では、プローブ形状校正処理を行ってプロ
ーブ先端の形状を特定する。ここでは、基準試料の表面
形状をAFM測定装置5により測定した結果と、そのシ
ミュレーション結果に基づいて、プローブ先端の形状を
特定する。FIG. 13 is a flow chart showing the main processing in the fifth embodiment of the semiconductor evaluation device. In step S101, a probe shape calibration process is performed to specify the shape of the probe tip. Here, the shape of the tip of the probe is specified based on the result of measuring the surface shape of the reference sample by the AFM measuring device 5 and the simulation result.
【0079】次にステップS102では、AFM測定装
置5によるAFM測定処理を行い、測定試料の表面形状
を実測した結果を出力する。次にステップS103で
は、図14または図15に詳細を示すAFMシミュレー
ション処理を行い、AFM測定装置5により実測された
測定試料の表面形状を修正する。次にステップS104
では、修正された表面形状を画像データや数値データに
変換して、表示装置やプリンタなどに出力する。Next, in step S102, AFM measurement processing is performed by the AFM measurement device 5, and the result of actual measurement of the surface shape of the measurement sample is output. Next, in step S103, AFM simulation processing shown in detail in FIG. 14 or FIG. 15 is performed, and the surface shape of the measurement sample actually measured by the AFM measurement device 5 is corrected. Next, step S104
Then, the corrected surface shape is converted into image data or numerical data and output to a display device, a printer, or the like.
【0080】次に図13のステップS101のプローブ
形状校正修正処理の詳細動作を、図14のフローチャー
トに基づいて説明する。ステップS105では、既知の
表面形状を有する基準試料に対してAFM測定を行う。
次にステップS106では、プローブ先端の初期形状デ
ータを入力する。次にステップS107では、デバイス
シミュレーション処理を行う。この処理では、プローブ
先端の形状や基準試料の表面形状を入力パラメータとし
て、ポアソン方程式やマクスウェルの方程式などの電磁
場方程式を解くことで、プローブ先端と基準試料との間
の電磁場の分布が計算され、また、電磁場の時間変化に
より、プローブ先端と基準試料との間に働く力(原子間
力)が計算される。Next, the detailed operation of the probe shape calibration correction processing in step S101 in FIG. 13 will be described with reference to the flowchart in FIG. In step S105, AFM measurement is performed on a reference sample having a known surface shape.
Next, in step S106, initial shape data of the probe tip is input. Next, in step S107, a device simulation process is performed. In this process, the distribution of the electromagnetic field between the probe tip and the reference sample is calculated by solving the electromagnetic field equations such as Poisson's equation and Maxwell's equation using the shape of the probe tip and the surface shape of the reference sample as input parameters. Further, a force (atomic force) acting between the tip of the probe and the reference sample is calculated based on a time change of the electromagnetic field.
【0081】このように、デバイスシミュレーション処
理では、プローブ先端の形状データや、基準試料の表面
分布などに基づいて、プローブ先端と基準試料表面との
間の原子間力を演算する。すなわち、デバイスシミュレ
ーション処理により、ステップS105におけるAFM
測定そのもののシミュレーションが行われる。As described above, in the device simulation process, the interatomic force between the probe tip and the reference sample surface is calculated based on the shape data of the tip of the probe, the surface distribution of the reference sample, and the like. That is, the AFM in step S105 is performed by the device simulation process.
A simulation of the measurement itself is performed.
【0082】次にステップS108では、ステップS1
05のAFM測定により得られた原子間力と、ステップ
S107で演算された原子間力とを比較し、両者が一致
しなければステップS109に進んでプローブ形状の修
正を行う。ここでは、数値的に表されたプローブ先端の
形状データの変化に対する原子間力の変化量から数値微
分を計算し、ニュートン法により、プローブ先端の形状
データを修正する。あるいは、プローブ先端の形状を、
ガウス分布、補誤差関数、スプライン関数、フーリエ級
数などの関数形で記述し、例えば、関数形のパラメータ
の変化に対する原子間力の変化量から数値微分を計算
し、ニュートン法により、プローブ先端の形状データを
修正する。Next, in step S108, step S1
The atomic force obtained by the AFM measurement in 05 and the atomic force calculated in step S107 are compared, and if they do not match, the process proceeds to step S109 to correct the probe shape. Here, a numerical derivative is calculated from a change in the atomic force with respect to a change in the shape data of the probe tip expressed numerically, and the shape data of the probe tip is corrected by the Newton method. Alternatively, change the shape of the probe tip
Describe in a functional form such as Gaussian distribution, complementary error function, spline function, Fourier series, etc.For example, calculate the numerical derivative from the change in atomic force with respect to the change in the parameter of the functional form, and use the Newton method to calculate the shape of the probe tip Modify the data.
【0083】一方、ステップS108において、原子間
力の比較結果が一致すると、プローブ先端形状の校正処
理を終えて図13のステップS102に戻る。On the other hand, if the comparison results of the atomic forces match in step S108, the process of calibrating the probe tip shape ends, and the process returns to step S102 in FIG.
【0084】次に図13のステップS103に示すAF
Mシミュレーション処理の詳細動作を、図15のフロー
チャートに基づいて説明する。図15のステップS11
1では、図14のステップS107と同様にデバイスシ
ミュレーション処理を行ってAFM測定そのもののシミ
ュレーションを行う。Next, the AF shown in step S103 of FIG.
The detailed operation of the M simulation processing will be described based on the flowchart of FIG. Step S11 in FIG.
In step 1, device simulation processing is performed as in step S107 in FIG. 14 to simulate the AFM measurement itself.
【0085】次にステップS112では、AFM測定に
より実測された測定試料の表面形状と、ステップS11
1のデバイスシミュレーション処理により演算された測
定試料の表面形状とを比較し、両者が一致すれば図13
のS104に進み、両者が一致しなければステップS1
13に進んで測定試料の表面形状を修正する。ここで
は、測定試料の表面形状を数値的に表し、例えば、その
数値の変化に対する、デバイスシミュレーション処理に
より演算された原子間力の変化量から数値微分を計算
し、ニュートン法により、デバイスシミュレーション処
理で用いる入力パラメータを修正する。Next, in step S112, the surface shape of the measurement sample actually measured by AFM measurement is compared with step S11.
13 is compared with the surface shape of the measurement sample calculated by the device simulation process of FIG.
To S104, and if they do not match, step S1
Proceeding to 13, the surface shape of the measurement sample is corrected. Here, the surface shape of the measurement sample is represented numerically, and for example, a numerical derivative is calculated from the change in the atomic force calculated by the device simulation process for the change in the numerical value, and the device simulation process is performed by the Newton method. Modify the input parameters used.
【0086】図16はAFMシミュレーション処理の変
形例を示す詳細フローチャートである。ステップS12
1では、形状シミュレーション処理を行う。この形状シ
ミュレーション処理では、製造条件を初期入力として、
測定試料の表面形状に関するデータを演算する。次にス
テップS122では、ステップS121の結果を用いて
デバイスシミュレーション処理を行い、測定試料の表面
形状を演算する。FIG. 16 is a detailed flowchart showing a modification of the AFM simulation process. Step S12
In step 1, a shape simulation process is performed. In this shape simulation process, manufacturing conditions are used as initial inputs,
Calculate data on the surface shape of the measurement sample. Next, in step S122, a device simulation process is performed using the result of step S121 to calculate the surface shape of the measurement sample.
【0087】ステップS123では、図15のステップ
S112と同様に、AFM測定により実測された表面形
状と、ステップS122のデバイスシミュレーション処
理により演算された表面形状とを比較し、比較結果が一
致すれば図13のステップS104に進み、一致しなけ
ればステップS124に進んで、形状シミュレーション
処理における入力パラメータを修正する。ここでは、例
えば、形状シミュレーション処理における入力パラメー
タの変化に対する、原始間力の変化量から数値微分を求
め、ニュートン法により入力パラメータの修正量を決定
する。そして、修正されたパラメータを用いて再度、ス
テップS121で形状シミュレーション処理を行う。In step S123, similarly to step S112 of FIG. 15, the surface shape actually measured by the AFM measurement is compared with the surface shape calculated by the device simulation process in step S122. The process proceeds to step S104 of FIG. 13, and if they do not match, the process proceeds to step S124 to correct the input parameters in the shape simulation process. Here, for example, a numerical derivative is obtained from a change amount of the primitive force with respect to a change of the input parameter in the shape simulation process, and a correction amount of the input parameter is determined by the Newton method. Then, the shape simulation process is performed again in step S121 using the corrected parameters.
【0088】このように、第5の実施形態では、AFM
測定により実測された試料表面形状を、シミュレーショ
ンにより演算された試料表面形状により修正するため、
プローブ先端の寸法以下の解像度で試料表面形状を検出
することができる。As described above, in the fifth embodiment, the AFM
In order to correct the sample surface shape measured by the measurement with the sample surface shape calculated by simulation,
The sample surface shape can be detected with a resolution equal to or smaller than the dimension of the probe tip.
【0089】〔第6の実施形態〕第6の実施形態は、A
FMシミュレーション処理により測定試料の表面形状を
一意に特定できたか否かを判断するものである。[Sixth Embodiment] In the sixth embodiment, A
This is to determine whether or not the surface shape of the measurement sample has been uniquely specified by the FM simulation processing.
【0090】図17は半導体評価装置の第6の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図1
7のステップS131〜S133は、図13のステップ
S101〜S103と同様の処理を行う。ステップS1
34では、測定試料の表面形状を一意に特定できたか否
かを判定する。すなわち、ステップS134では、図1
5または図16に詳細を示すAFMシミュレーション処
理を行ったときに、測定試料の表面形状の候補が一つに
絞りきれずに複数の候補が存在するような場合に、表面
形状を一意に特定できないと判断する。FIG. 17 is a flowchart showing the main processing in the sixth embodiment of the semiconductor evaluation device. FIG.
Steps S131 to S133 of FIG. 7 perform the same processing as steps S101 to S103 of FIG. Step S1
At 34, it is determined whether or not the surface shape of the measurement sample has been uniquely specified. That is, in step S134, FIG.
When the AFM simulation processing shown in detail in FIG. 5 or FIG. 16 is performed, if the surface shape candidates of the measurement sample cannot be narrowed down to one and there are a plurality of candidates, the surface shape cannot be uniquely specified. Judge.
【0091】表面形状を一意に特定できた場合にはステ
ップS135に進んで表面形状をプリンタ等に出力する
処理を行い、一方、表面形状を一意に特定できない場合
にはステップS136に進んでAFM測定条件の修正を
行う。ここでは、例えば、プローブ先端と試料間の距離
や試料を移動させる速度等の測定条件を変更した後に、
ステップS132に戻ってAFM測定処理をやり直す。If the surface shape can be uniquely specified, the process proceeds to step S135 to output the surface shape to a printer or the like. If the surface shape cannot be uniquely specified, the process proceeds to step S136 to perform AFM measurement. Modify the conditions. Here, for example, after changing the measurement conditions such as the distance between the probe tip and the sample and the speed at which the sample is moved,
Returning to step S132, the AFM measurement process is performed again.
【0092】このように、第6の実施形態では、AFM
シミュレーション処理を行っても測定試料の表面形状を
一意に特定できない場合は、AFM測定条件を変更して
再度AFM測定をやり直すようにしたため、表面形状の
候補が複数あっても、最終的に正しい表面形状を選択す
ることができる。As described above, in the sixth embodiment, the AFM
If the surface shape of the measurement sample could not be uniquely specified even after performing the simulation processing, the AFM measurement conditions were changed and the AFM measurement was performed again. The shape can be selected.
【0093】〔第7の実施形態〕第7の実施形態は、A
FM測定とSCM測定を組み合わせて行うとともに、A
FM測定により測定試料表面が平坦であると判断される
と、AFMシミュレーション処理を省略するものであ
る。[Seventh Embodiment] In the seventh embodiment, A
While performing FM measurement and SCM measurement in combination,
If the measurement sample surface is determined to be flat by the FM measurement, the AFM simulation processing is omitted.
【0094】図18は本発明における半導体評価装置の
第7の実施形態の概略構成図である。図18の装置は、
SCM測定装置1とAFM測定装置5の双方を有する点
に特徴がある。FIG. 18 is a schematic configuration diagram of a semiconductor evaluation device according to a seventh embodiment of the present invention. The device of FIG.
It is characterized in that it has both the SCM measuring device 1 and the AFM measuring device 5.
【0095】図19は半導体評価装置の第7の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図1
9のステップS141,S142は、図13のステップ
S101,S102と同様の処理を行う。なお、ステッ
プS141のプローブ形状校正処理では、図13のステ
ップS101におけるAFM測定用基準試料を用いる方
法以外に、図2のステップS1におけるSCM基準試料
を用いて校正を行ってもよい。FIG. 19 is a flow chart showing the main processing in the seventh embodiment of the semiconductor evaluation device. FIG.
Ninth steps S141 and S142 perform the same processing as steps S101 and S102 in FIG. In the probe shape calibration process in step S141, calibration may be performed using the SCM reference sample in step S1 in FIG. 2 other than the method using the AFM measurement reference sample in step S101 in FIG.
【0096】図19のステップS143では、AFM測
定装置5による表面形状の測定結果に基づいて、測定試
料表面が平らか否かを判定する。測定試料表面が平らで
なければステップS144に進んで図15または図16
に詳細を示すAFMシミュレーション処理を行い、測定
試料表面が平らであればAFMシミュレーション処理を
省略してステップS135に進む。In step S143 of FIG. 19, it is determined whether or not the surface of the measurement sample is flat based on the measurement result of the surface shape by the AFM measurement device 5. If the surface of the measurement sample is not flat, the process proceeds to step S144, and FIG.
The AFM simulation processing shown in FIG. 3 is performed. If the surface of the measurement sample is flat, the AFM simulation processing is omitted and the process proceeds to step S135.
【0097】なお、測定試料表面が平らか否かを判断す
る基準としては、例えば、測定試料表面の凹凸の高さと
ピッチとの積の平方根がプローブの解像度よりも小さけ
れば、平らであると判断する。As a criterion for judging whether or not the surface of the measurement sample is flat, for example, if the square root of the product of the height and the pitch of the irregularities on the surface of the measurement sample is smaller than the resolution of the probe, it is judged that the surface is flat. .
【0098】以降、ステップS145〜S147では、
図2のステップS2〜S4と同様に、SCM測定装置1
により測定された不純物分布を、SCMシミュレーショ
ン処理により修正する。Thereafter, in steps S145 to S147,
As in steps S2 to S4 in FIG.
Is corrected by the SCM simulation process.
【0099】このように、第7の実施形態では、表面が
滑らかでない場合、AFM測定とAFMシミュレーショ
ンにより、測定試料の表面を考慮に入れたSCMシミュ
レーションが行われるので、不純物分布の分析を高精度
に行うことができる。As described above, in the seventh embodiment, when the surface is not smooth, the SCM simulation in which the surface of the measurement sample is taken into account by the AFM measurement and the AFM simulation is performed. Can be done.
【0100】〔第8の実施形態〕第8の実施形態は、A
FM測定とSCM測定を組み合わせて行うとともに、各
測定におけるシミュレーション結果が一意に特定できな
い場合には、測定条件を変更して測定をやり直すもので
ある。[Eighth Embodiment] In the eighth embodiment, A
In addition to performing the FM measurement and the SCM measurement in combination, if the simulation result in each measurement cannot be uniquely specified, the measurement conditions are changed and the measurement is performed again.
【0101】図20は半導体評価装置の第8の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図2
0のステップS151では、図13のステップS101
と同様に、プローブ形状校正処理を行う。または、図2
のステップS1のSCM基準試料を用いて校正してもよ
い。次にステップS152では、初期AFM測定処理を
行う。この処理では、AFM測定装置5により測定試料
の表面形状を実測する。FIG. 20 is a flowchart showing the main processing in the eighth embodiment of the semiconductor evaluation apparatus. FIG.
0 in step S151, step S101 in FIG.
Similarly, the probe shape calibration process is performed. Or Figure 2
May be calibrated using the SCM reference sample in step S1. Next, in step S152, an initial AFM measurement process is performed. In this process, the surface shape of the measurement sample is actually measured by the AFM measurement device 5.
【0102】次にステップS153では、測定試料の表
面が平らか否かを判定し、測定試料の表面が平らでなけ
ればステップS154に進み、図15または図16に詳
細を示すAFMシミュレーション処理を行う。次にステ
ップS155では、測定試料の表面形状を一意に特定で
きたか否かを判定し、一意に特定できない場合にはステ
ップS156に進んでAFM測定のための測定条件(例
えば、プローブ先端と試料間の距離や、試料の走査速度
など)を変更した後、ステップS157に進んで再度A
FM測定装置5によるAFM測定を行う。そして、その
測定結果に基づいてステップS154に戻って再度AF
Mシミュレーション処理を行う。Next, in step S153, it is determined whether or not the surface of the measurement sample is flat. If the surface of the measurement sample is not flat, the process proceeds to step S154, and an AFM simulation process shown in detail in FIG. 15 or 16 is performed. Next, in step S155, it is determined whether or not the surface shape of the measurement sample has been uniquely specified. , The scanning speed of the sample, etc.), the process proceeds to step S157, and A
AFM measurement is performed by the FM measurement device 5. Then, the process returns to step S154 based on the measurement result, and AF is performed again.
Perform M simulation processing.
【0103】一方、ステップS153で表面が平らと判
断された場合や、ステップS155で表面形状を一意に
特定できた場合には、ステップS158に進んでSCM
測定装置1によるSCM測定を行って、測定試料内の不
純物分布を検出する。次にステップS159では、図4
または図5に詳細を示すSCMシミュレーション処理を
行い、高解像度で不純物分布を検出する。On the other hand, if it is determined in step S153 that the surface is flat, or if the surface shape can be uniquely specified in step S155, the flow advances to step S158 to proceed to SCM.
The SCM measurement is performed by the measurement device 1 to detect the impurity distribution in the measurement sample. Next, in step S159, FIG.
Alternatively, an SCM simulation process shown in detail in FIG. 5 is performed to detect an impurity distribution with high resolution.
【0104】次にステップS160では、SCMシミュ
レーション処理により不純物分布を一意に特定できたか
否かを判定し、一意に特定できない場合にはステップS
161に進んでSCM測定のための測定条件(例えば、
周波数や電圧振幅など)を修正した後、ステップS15
8に戻ってSCM測定処理をやり直す。一方、SCMシ
ミュレーション処理により不純物分布を一意に特定でき
た場合には、ステップS162に進んで不純物分布や表
面形状を表示装置やプリンタ等に出力する処理を行う。Next, in step S160, it is determined whether or not the impurity distribution has been uniquely specified by the SCM simulation process.
Proceeding to 161, measurement conditions for SCM measurement (for example,
After correcting the frequency, the voltage amplitude, etc.), step S15
8 and repeat the SCM measurement process. On the other hand, if the impurity distribution can be uniquely specified by the SCM simulation process, the process proceeds to step S162 to perform a process of outputting the impurity distribution and the surface shape to a display device, a printer, or the like.
【0105】このように、第8の実施形態は、AFMシ
ミュレーション処理を行っても表面形状を一意に特定で
きない場合には、測定条件を変更してAFM測定をやり
直し、かつ、SCMシミュレーション処理を行っても不
純物分布を一意に特定できない場合には、測定条件を変
更してSCM測定をやり直すようにしたため、測定試料
の表面形状と測定試料内の不純物分布とをともに精度よ
く検出できる。As described above, in the eighth embodiment, when the surface shape cannot be uniquely specified even by performing the AFM simulation processing, the measurement conditions are changed, the AFM measurement is performed again, and the SCM simulation processing is performed. Even if the impurity distribution cannot be uniquely specified, the measurement conditions are changed and the SCM measurement is performed again, so that both the surface shape of the measurement sample and the impurity distribution in the measurement sample can be accurately detected.
【0106】〔第9の実施形態〕第9の実施形態は、測
定試料の表面形状と測定試料内の不純物分布を検出した
後に、電気的特性の測定とそのシミュレーション結果と
の比較結果に基づいて、不純物分布を修正するものであ
る。[Ninth Embodiment] In the ninth embodiment, after detecting the surface shape of the measurement sample and the impurity distribution in the measurement sample, the ninth embodiment is based on the result of the measurement of the electrical characteristics and the comparison with the simulation result. , To correct the impurity distribution.
【0107】図21は本発明における半導体評価装置の
第9の実施形態の概略構成図である。図21の装置は、
SCM測定装置1、AFM測定装置5および電気的特性
評価装置4を有する点に特徴がある。FIG. 21 is a schematic configuration diagram of a ninth embodiment of the semiconductor evaluation apparatus according to the present invention. The device of FIG.
It is characterized by having an SCM measurement device 1, an AFM measurement device 5, and an electrical characteristic evaluation device 4.
【0108】図22は半導体評価装置の第9の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。ステ
ップS171〜S176では、図19のステップS14
1〜S146と同様の処理を行い、試料の表面形状と試
料内の不純物分布を高解像度で検出する。FIG. 22 is a flowchart showing the main processing in the ninth embodiment of the semiconductor evaluation device. In steps S171 to S176, step S14 in FIG.
By performing the same processing as in steps 1 to S146, the surface shape of the sample and the impurity distribution in the sample are detected with high resolution.
【0109】次にステップS177〜S179では、図
8のステップS54〜S56と同様の処理を行い、電気
的特性の測定とそのシミュレーション結果との比較結果
に基づいて不純物分布を修正し、最終的に、より高解像
度で精度の高い不純物分布を検出する。Next, in steps S177 to S179, the same processing as in steps S54 to S56 in FIG. 8 is performed, and the impurity distribution is corrected based on the result of the measurement of the electric characteristics and the comparison with the simulation result. Detects a higher resolution and more accurate impurity distribution.
【0110】〔第10の実施形態〕第10の実施形態
は、AFMシミュレーション処理、SCMシミュレーシ
ョン処理および電気的特性シミュレーション処理のそれ
ぞれで、シミュレーション結果が一意に特定されたか否
かを判断するようにしたものである。[Tenth Embodiment] In the tenth embodiment, it is determined whether or not a simulation result is uniquely specified in each of the AFM simulation processing, the SCM simulation processing, and the electric characteristic simulation processing. Things.
【0111】図23,24は半導体評価装置の第10の
実施形態におけるメイン処理を示すフローチャートであ
る。図23のステップS201〜S207では、図20
のステップS151〜S157と同様に、AFM測定と
そのシミュレーション結果に基づいて、測定試料の表面
形状の分析を行う。FIGS. 23 and 24 are flowcharts showing the main processing in the tenth embodiment of the semiconductor evaluation device. In steps S201 to S207 of FIG.
As in steps S151 to S157, the surface shape of the measurement sample is analyzed based on the AFM measurement and the simulation result.
【0112】また、図24のステップS209では、S
CMシミュレーション処理を行って、SCM測定により
得られた試料内の不純物分布を修正する。次にステップ
S210では、不純物分布を一意に特定できたか否かを
判定し、一意に特定できない場合にはステップS211
に進む。In step S209 of FIG.
A CM simulation process is performed to correct the impurity distribution in the sample obtained by the SCM measurement. Next, in step S210, it is determined whether or not the impurity distribution has been uniquely specified.
Proceed to.
【0113】ステップS211では、図11のステップ
S85と同様に、SCM測定条件の修正回数が所定の回
数以内であるか否かを判定する。すなわち、修正回数が
所定の回数以内であれば、ステップS212に進んでS
CM測定用の測定条件を変更してステップS208に戻
る。一方、修正回数が所定の回数を越えれば、ステップ
S213に進み、以降ステップS213〜S217で
は、図11のS87〜S91と同様に、電気的特性の測
定結果とそのシミュレーション結果とに基づいて、不純
物分布を修正する。In step S211, similarly to step S85 in FIG. 11, it is determined whether or not the number of corrections of the SCM measurement condition is within a predetermined number. That is, if the number of corrections is within the predetermined number, the process proceeds to step S212 and S
The measurement conditions for CM measurement are changed, and the process returns to step S208. On the other hand, if the number of corrections exceeds the predetermined number, the process proceeds to step S213, and thereafter in steps S213 to S217, as in S87 to S91 of FIG. Modify the distribution.
【0114】〔第11の実施形態〕第11の実施形態
は、半導体デバイスの製造システム内で、半導体デバイ
スの分析を行うものである。[Eleventh Embodiment] In the eleventh embodiment, a semiconductor device is analyzed in a semiconductor device manufacturing system.
【0115】図25は半導体システムの概略構成図であ
る。図25の半導体システムは、各種の半導体デバイス
を製造する半導体製造ライン6と、半導体製造ライン6
を制御する制御部2と、制御部2の指示により半導体デ
バイスの分析を行う分析部7と、制御部2を制御する制
御データや分析部7により分析結果などが格納されるデ
ータ格納部3とを備える。FIG. 25 is a schematic configuration diagram of a semiconductor system. The semiconductor system of FIG. 25 includes a semiconductor manufacturing line 6 for manufacturing various semiconductor devices, and a semiconductor manufacturing line 6.
, An analysis unit 7 for analyzing a semiconductor device according to an instruction from the control unit 2, and a data storage unit 3 for storing control data for controlling the control unit 2, analysis results by the analysis unit 7, and the like. Is provided.
【0116】図26は第11の実施形態における制御部
2のメイン処理を示すフローチャートである。ステップ
S231では、複数のウエハからなるロットを半導体製
造ライン6に投入する。次にステップS232では、半
導体製造ライン6に所定の製造条件を設定して半導体デ
バイスを製造する。次にステップS233では、製造し
た半導体デバイスの電気的特性を測定する処理を行う。
次にステップS234では、測定された電気的特性に異
常があるか否かを判定し、異常がなければ処理を終了
し、異常があればステップS235に進み、図27〜図
30に詳細を示す分析処理を行う。この分析処理では、
例えば、測定試料の表面形状分析を行い、得られた表面
形状から製造条件を逆抽出して、実際に製造した条件と
のずれを検出する。FIG. 26 is a flowchart showing the main processing of the control unit 2 in the eleventh embodiment. In step S231, a lot including a plurality of wafers is put into the semiconductor manufacturing line 6. Next, in step S232, predetermined manufacturing conditions are set in the semiconductor manufacturing line 6 to manufacture a semiconductor device. Next, in step S233, a process for measuring the electrical characteristics of the manufactured semiconductor device is performed.
Next, in step S234, it is determined whether or not there is an abnormality in the measured electric characteristics. If there is no abnormality, the process is terminated. If there is an abnormality, the process proceeds to step S235, and details are shown in FIGS. Perform analysis processing. In this analysis process,
For example, the surface shape of the measurement sample is analyzed, and the manufacturing conditions are back-extracted from the obtained surface shape to detect a deviation from the actually manufactured conditions.
【0117】次にステップS236では、検出されたず
れに基づいて製造条件を変更してステップS232に戻
り、変更した製造条件で半導体デバイスの製造を行う。
なお、変更する製造条件は、例えば、拡散温度、拡散時
間、イオン注入エネルギー、イオン注入量、ガスの流量
などである。Next, in step S236, the manufacturing conditions are changed based on the detected deviation, and the process returns to step S232 to manufacture a semiconductor device under the changed manufacturing conditions.
The manufacturing conditions to be changed include, for example, diffusion temperature, diffusion time, ion implantation energy, ion implantation amount, and gas flow rate.
【0118】次に、図26のステップS235の分析処
理の詳細を、図27のフローチャートに基づいて説明す
る。ステップS251では、異常が検出された半導体デ
バイスを加工して、分析試料を作成する。次にステップ
S252では、図13のステップS101と同様のプロ
ーブ形状校正処理を行って、プローブ先端の形状を特定
する。次にステップS253では、AFM測定装置5を
用いて試料の表面形状分析を行う。次にステップS25
4では、図16に詳細を示したAFMシミュレーション
処理を行い、AFM測定の結果を再現する形状シミュレ
ーションのシミュレーション条件、すなわち製造条件を
逆抽出する。次にステップS255では、AFMシミュ
レーション処理でのシミュレーション条件と、半導体製
造ライン6での製造条件とを比較して、製造条件のずれ
を検出する。Next, details of the analysis processing in step S235 in FIG. 26 will be described with reference to the flowchart in FIG. In step S251, an analysis sample is created by processing the semiconductor device in which an abnormality has been detected. Next, in step S252, a probe shape calibration process similar to step S101 in FIG. 13 is performed to specify the shape of the probe tip. Next, in step S253, the surface shape of the sample is analyzed using the AFM measurement device 5. Next, step S25
In step 4, the AFM simulation processing shown in detail in FIG. 16 is performed, and the simulation conditions of the shape simulation for reproducing the result of the AFM measurement, that is, the manufacturing conditions are inversely extracted. Next, in step S255, a simulation condition in the AFM simulation process is compared with a manufacturing condition in the semiconductor manufacturing line 6 to detect a shift in the manufacturing condition.
【0119】図28は分析処理の第1の変形例を示すフ
ローチャートである。ステップS261〜S264まで
は図27のステップS251〜S254の処理と共通す
る。ステップS265では、AFMシミュレーション処
理により、試料の表面形状を一意に特定できたか否かを
判定し、一意に特定できなかったときはステップS26
6に進んでAFM測定時の測定条件(例えば、プローブ
先端と試料間の距離や、試料の走査速度など)を修正し
て、再度ステップS263のAFM測定処理をやり直
す。一方、試料の表面形状を一意に特定できた場合に
は、図27のステップS255と同様に、製造条件のず
れを検出する。FIG. 28 is a flowchart showing a first modification of the analysis processing. Steps S261 to S264 are common to the processing of steps S251 to S254 in FIG. In step S265, it is determined whether or not the surface shape of the sample has been uniquely specified by the AFM simulation process.
Proceeding to 6, the measurement conditions (for example, the distance between the tip of the probe and the sample, the scanning speed of the sample, etc.) at the time of the AFM measurement are corrected, and the AFM measurement process in step S263 is performed again. On the other hand, if the surface shape of the sample can be uniquely specified, a shift in the manufacturing conditions is detected as in step S255 in FIG.
【0120】図29は分析処理の第2の変形例を示すフ
ローチャートである。ステップS281〜S283で
は、図27のステップS251〜S253と同様の処理
を行う。なお、ステップS281のプローブ形状校正処
理では、AFM基準試料を用いる方法の代わりに、図2
のステップS1のSCM基準試料を用いて校正してもよ
い。ステップS284では、AFM測定装置5による表
面形状分析の結果に基づいて、試料表面が平らか否かを
判定する。平らでなければステップS285に進んでA
FMシミュレーション処理を行って、高解像度の表面形
状分析を行う。FIG. 29 is a flowchart showing a second modification of the analysis processing. In steps S281 to S283, the same processing as in steps S251 to S253 in FIG. 27 is performed. Note that in the probe shape calibration processing in step S281, instead of the method using the AFM reference sample, FIG.
May be calibrated using the SCM reference sample in step S1. In step S284, it is determined whether or not the sample surface is flat based on the result of the surface shape analysis by the AFM measurement device 5. If not flat, the process proceeds to step S285 and A
An FM simulation process is performed to perform high-resolution surface shape analysis.
【0121】一方、ステップS284で試料表面が平ら
と判断された場合には、AFMシミュレーション処理を
省略してステップS286に進み、以降ステップS28
6,S287では、SCM測定と図5に詳細を示したS
CMシミュレーションを行い、SCM測定結果を再現す
るプロセスシミュレーションのシミュレーション条件、
すなわち製造条件を逆抽出する。次にステップS288
では、AFMシミュレーション処理とSCMシミュレー
ション処理での各シミュレーション条件と、半導体製造
ライン6での製造条件とを比較して、製造条件のずれを
検出する。On the other hand, if it is determined in step S284 that the surface of the sample is flat, the AFM simulation process is omitted, and the flow advances to step S286.
6, S287, the SCM measurement and the SCM shown in detail in FIG.
Simulation conditions of process simulation for performing CM simulation and reproducing SCM measurement results,
That is, the manufacturing conditions are back-extracted. Next, step S288
Then, the simulation conditions in the AFM simulation process and the SCM simulation process are compared with the manufacturing conditions in the semiconductor manufacturing line 6 to detect a shift in the manufacturing conditions.
【0122】図30は分析処理の第3の変形例を示すフ
ローチャートである。このフローチャートでは、AFM
シミュレーション処理を行った後に、AFMシミュレー
ション処理により表面形状が一意に特定できたか否かを
判定し、一意に特定できない場合にはAFM測定条件を
修正して再度AFM測定をやり直す(ステップS305
〜S308)。同様に、SCMシミュレーション処理を
行った後に、SCMシミュレーション処理により不純物
分布が一意に特定できたか否かを判定し、一意に特定で
きない場合にはSCM測定条件を修正して再度SCM測
定をやり直す(ステップS309〜S313)。FIG. 30 is a flowchart showing a third modification of the analysis processing. In this flowchart, the AFM
After performing the simulation processing, it is determined whether or not the surface shape has been uniquely specified by the AFM simulation processing. If the surface shape cannot be uniquely specified, the AFM measurement conditions are corrected and the AFM measurement is performed again (step S305).
To S308). Similarly, after performing the SCM simulation processing, it is determined whether or not the impurity distribution has been uniquely specified by the SCM simulation processing. If the impurity distribution cannot be uniquely specified, the SCM measurement conditions are corrected and the SCM measurement is performed again (step S309 to S313).
【0123】このように、第11の実施形態では、半導
体製造ライン6で製造された半導体デバイスの電気的特
性に異常がある場合には、半導体デバイスの不純物分布
や表面形状を分析することにより、半導体製造ライン6
の製造条件のずれを修正するようにしたため、製造不良
に対して迅速に対応でき、不良率も低減できる。As described above, in the eleventh embodiment, when there is an abnormality in the electrical characteristics of the semiconductor device manufactured by the semiconductor manufacturing line 6, the impurity distribution and the surface shape of the semiconductor device are analyzed, Semiconductor manufacturing line 6
Since the deviation of the manufacturing conditions is corrected, it is possible to quickly respond to a manufacturing defect and reduce the defect rate.
【0124】なお、図1,7,12,21に示す半導体
評価装置や、図25に示す半導体製造システムを構成す
る各構成部分は、一つの筐体にまとめてもよいが、ネッ
トワークで相互に接続してもよい。The components of the semiconductor evaluation device shown in FIGS. 1, 7, 12, and 21 and the components of the semiconductor manufacturing system shown in FIG. 25 may be integrated into one housing, but are mutually connected by a network. You may connect.
【0125】また、上述した各実施形態では、制御部2
が行う処理をフローチャートで説明したが、これらの処
理はソフトウエアにより行っても、あるいはハードウエ
アにより行ってもよい。In each of the above embodiments, the control unit 2
Have been described with reference to flowcharts, these processes may be performed by software or hardware.
【0126】[0126]
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、実測値とシミュレーション結果との比較結果に基
づいて、測定試料内の不純物分布や測定試料の表面形状
を検出するようにしたため、プローブ先端の寸法以下の
精度で不純物分布や表面形状を分析することができる。
また、このような分析手法を半導体製造システムに組み
込むことにより、半導体装置の不良率を低減でき、不良
解析に要する時間も短縮できる。As described above in detail, according to the present invention, the impurity distribution in the measurement sample and the surface shape of the measurement sample are detected based on the comparison between the actual measurement value and the simulation result. In addition, the impurity distribution and the surface shape can be analyzed with an accuracy smaller than the dimension of the probe tip.
In addition, by incorporating such an analysis method into a semiconductor manufacturing system, the failure rate of a semiconductor device can be reduced, and the time required for failure analysis can be reduced.
【図1】本発明における半導体評価装置の第1の実施形
態の概略構成図。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a first embodiment of a semiconductor evaluation device according to the present invention.
【図2】制御部が行うメイン処理を示すフローチャー
ト。FIG. 2 is a flowchart illustrating a main process performed by a control unit.
【図3】図2のステップS1のプローブ形状校正処理の
詳細フローチャート。FIG. 3 is a detailed flowchart of a probe shape calibration process in step S1 of FIG. 2;
【図4】図2のステップS3のSCMシミュレーション
処理の詳細フローチャート。FIG. 4 is a detailed flowchart of an SCM simulation process in step S3 in FIG. 2;
【図5】図4の変形例を示すフローチャート。FIG. 5 is a flowchart showing a modification of FIG. 4;
【図6】半導体評価装置の第2の実施形態におけるメイ
ン処理を示すフローチャート。FIG. 6 is a flowchart illustrating a main process in a second embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図7】本発明における半導体評価装置の第3の実施形
態の概略構成図。FIG. 7 is a schematic configuration diagram of a third embodiment of the semiconductor evaluation device according to the present invention.
【図8】半導体評価装置の第3の実施形態におけるメイ
ン処理を示すフローチャート。FIG. 8 is a flowchart showing main processing in a third embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図9】図8のステップS55の電気的特性シミュレー
ション処理の詳細フローチャート。FIG. 9 is a detailed flowchart of an electrical characteristic simulation process in step S55 of FIG. 8;
【図10】図9の変形例を示すフローチャート。FIG. 10 is a flowchart showing a modification of FIG. 9;
【図11】半導体評価装置の第4の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。FIG. 11 is a flowchart showing a main process in a fourth embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図12】本発明における半導体評価装置の第5の実施
形態の概略構成図。FIG. 12 is a schematic configuration diagram of a fifth embodiment of the semiconductor evaluation device according to the present invention.
【図13】半導体評価装置の第5の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。FIG. 13 is a flowchart illustrating a main process in a fifth embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図14】図13のステップS101のプローブ形状校
正修正処理の詳細動作を示すフローチャート。FIG. 14 is a flowchart showing a detailed operation of a probe shape calibration correction process in step S101 of FIG. 13;
【図15】図13のステップS103のAFMシミュレ
ーション処理の詳細フローチャート。FIG. 15 is a detailed flowchart of an AFM simulation process in step S103 of FIG. 13;
【図16】図15の変形例を示すフローチャート。FIG. 16 is a flowchart showing a modification of FIG. 15;
【図17】半導体評価装置の第6の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。FIG. 17 is a flowchart showing main processing in a sixth embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図18】本発明における半導体評価装置の第7の実施
形態の概略構成図。FIG. 18 is a schematic configuration diagram of a semiconductor evaluation device according to a seventh embodiment of the present invention.
【図19】半導体評価装置の第7の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。FIG. 19 is a flowchart showing main processing in a seventh embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図20】半導体評価装置の第8の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。FIG. 20 is a flowchart showing a main process in the eighth embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図21】本発明における半導体評価装置の第9の実施
形態の概略構成図。FIG. 21 is a schematic configuration diagram of a ninth embodiment of a semiconductor evaluation device according to the present invention.
【図22】半導体評価装置の第9の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。FIG. 22 is a flowchart showing main processing in a ninth embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図23】半導体評価装置の第10の実施形態における
メイン処理を示すフローチャート。FIG. 23 is a flowchart showing a main process in the tenth embodiment of the semiconductor evaluation device.
【図24】図23に続くフローチャート。FIG. 24 is a flowchart following FIG. 23;
【図25】半導体システムの概略構成図。FIG. 25 is a schematic configuration diagram of a semiconductor system.
【図26】半導体システムの第11の実施形態における
メイン処理を示すフローチャート。FIG. 26 is a flowchart showing main processing in the eleventh embodiment of the semiconductor system.
【図27】図26のステップS235の分析処理の詳細
フローチャート。FIG. 27 is a detailed flowchart of an analysis process in step S235 in FIG. 26;
【図28】図27の第1の変形例を示すフローチャー
ト。FIG. 28 is a flowchart showing a first modification of FIG. 27;
【図29】図27の第2の変形例を示すフローチャー
ト。FIG. 29 is a flowchart showing a second modification of FIG. 27;
【図30】図27の第3の変形例を示すフローチャー
ト。FIG. 30 is a flowchart showing a third modification of FIG. 27;
【図31】従来のSCM測定装置の全体構成を示すブロ
ック図。FIG. 31 is a block diagram showing the overall configuration of a conventional SCM measurement device.
【図32】n型半導体の典型的な高周波CV特性を表し
た図。FIG. 32 is a diagram showing typical high-frequency CV characteristics of an n-type semiconductor.
【図33】従来のAFM測定装置の全体構成を示すブロ
ック図。FIG. 33 is a block diagram showing the overall configuration of a conventional AFM measurement device.
1 SCM測定装置 2 制御部 3 データ格納部 4 電気的特性評価装置 5 AFM測定装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 SCM measuring device 2 Control part 3 Data storage part 4 Electrical characteristic evaluation device 5 AFM measuring device
Claims (13)
ローブ先端を介して試料に印加される電圧Vとの関係を
表すCV特性を測定するSCM測定手段を備えた半導体
評価装置において、 既知の不純物分布を有する基準試料に対するCV特性を
前記SCM測定手段により測定した結果に基づいて、予
め入力されたプローブ先端の形状データを校正するプロ
ーブ形状校正手段と、 前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて演算
された測定試料に対するCV特性と、前記SCM測定手
段により測定された測定試料に対するCV特性との比較
結果に基づいて、測定試料内の不純物分布を特定するS
CMシミュレーション手段と、を備えたことを特徴とす
る半導体評価装置。1. A semiconductor evaluation apparatus comprising SCM measuring means for measuring a CV characteristic representing a relationship between a capacitance C between a probe tip and a sample and a voltage V applied to the sample via the probe tip. Probe shape calibrating means for calibrating probe tip shape data input in advance based on the result of measuring the CV characteristic of the reference sample having a known impurity distribution by the SCM measuring means; and the calibrated probe tip shape S specifying the impurity distribution in the measurement sample based on a comparison result between the CV characteristic of the measurement sample calculated using the data and the CV characteristic of the measurement sample measured by the SCM measuring means.
And a CM simulation unit.
理を行った結果、測定試料内の不純物分布が1種類に特
定されたか否かを判定する不純物分布特定判定手段と、 不純物分布が1種類に特定されなかったと判定された場
合に、前記SCM測定手段における測定条件を修正する
SCM測定条件修正手段と、を備え、 前記SCMシミュレーション手段は、前記修正された測
定条件の下で前記SCM測定手段により測定された測定
試料に対するCV特性との比較結果に基づいて、不純物
分布を特定することを特徴とする請求項1に記載の半導
体評価装置。2. An impurity distribution specifying determining means for determining whether an impurity distribution in a measurement sample is specified as one type as a result of performing the processing by the SCM simulation means, and an impurity distribution is not specified as one type. SCM measurement condition correction means for correcting measurement conditions in the SCM measurement means when it is determined that the SCM measurement means has been measured by the SCM measurement means under the corrected measurement conditions. 2. The semiconductor evaluation apparatus according to claim 1, wherein an impurity distribution is specified based on a result of comparison with a CV characteristic of the measurement sample.
ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレイン間容量、しき
い値、ドレイン電流、基板電流およびゲート電流のうち
少なくとも一つを含む電気的特性を測定する電気的特性
測定手段と、 前記SCMシミュレーション手段により特定された不純
物分布に基づいて演算された電気的特性と、前記電気的
特性測定手段により測定された電気的特性との比較結果
に基づいて、前記SCMシミュレーション手段により特
定された不純物分布を修正する電気的特性シミュレーシ
ョン手段と、を備えることを特徴とする請求項1または
2に記載の半導体評価装置。3. The capacitance between a gate and a substrate in a measurement sample,
An electric characteristic measuring unit for measuring electric characteristics including at least one of a gate-source capacitance, a gate-drain capacitance, a threshold value, a drain current, a substrate current, and a gate current; And correcting the impurity distribution specified by the SCM simulation unit based on a comparison result between the electrical characteristics calculated based on the determined impurity distribution and the electrical characteristics measured by the electrical characteristic measurement unit. 3. The semiconductor evaluation apparatus according to claim 1, further comprising: a characteristic characteristic simulation unit.
理を行った結果、測定試料内の不純物分布が1種類に特
定されたか否かを判定する第1の不純物分布特定判定手
段と、 不純物分布が1種類に特定されなかったと判定された場
合に、前記SCM測定手段における測定条件の修正回数
が所定回数以内であるか否かを判定する測定条件修正回
数判定手段と、 前記修正回数が前記所定回数以内であれば、前記SCM
測定手段における測定条件を修正し、前記修正回数が前
記所定回数を越えていれば、測定試料における、ゲート
−基板間容量、ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレイ
ン間容量、しきい値、ドレイン電流、基板電流およびゲ
ート電流のうち少なくとも一つを含む電気的特性を測定
する電気的特性測定手段と、 この電気的特性測定手段により測定された電気的特性
と、前記SCMシミュレーション手段により特定された
不純物分布に基づいて演算された電気的特性との比較結
果に基づいて、前記SCMシミュレーション手段により
特定された不純物分布を修正する電気的特性シミュレー
ション手段と、 前記電気的特性シミュレーション手段による処理を行っ
た結果、測定試料内の不純物分布が1種類に特定された
か否かを判定する第2の不純物分布特定判定手段と、 この第2の不純物分布特定判定手段により不純物分布が
1種類に特定されなかったと判定された場合に、前記電
気的特性測定手段における測定条件を修正する電気的特
性条件修正手段と、を備え、 前記第1の不純物分布特定判定手段により不純物分布が
1種類に特定されたと判定された場合には、前記SCM
シミュレーション手段で特定された不純物分布を最終的
な不純物分布とし、前記第1の不純物分布特定により不
純物分布が1種類に特定されなかったと判定され、かつ
前記第2の不純物分布特定判定手段により不純物分布が
1種類に特定されたと判定された場合には、前記電気的
特性シミュレーション手段で修正された不純物分布を最
終的な不純物分布とすることを特徴とする請求項1また
は2に記載の半導体評価装置。4. A first impurity distribution identification determining means for determining whether or not an impurity distribution in a measurement sample is identified as one type as a result of performing the processing by the SCM simulation means; When it is determined that the number of corrections is not specified, a measurement condition correction number determination unit that determines whether the number of corrections of the measurement condition in the SCM measurement unit is within a predetermined number; If the SCM
The measurement conditions in the measurement means are corrected, and if the number of corrections exceeds the predetermined number, the gate-substrate capacitance, the gate-source capacitance, the gate-drain capacitance, the threshold value, and the drain current in the measurement sample. Electric characteristic measuring means for measuring electric characteristics including at least one of a substrate current and a gate current; electric characteristics measured by the electric characteristic measuring means; and impurities specified by the SCM simulation means. An electric characteristic simulation unit for correcting the impurity distribution specified by the SCM simulation unit based on a comparison result with the electric characteristic calculated based on the distribution; and a result of a process performed by the electric characteristic simulation unit. , A second impurity to determine whether the impurity distribution in the measurement sample has been identified as one type Distribution specifying determining means; and electric characteristic condition correcting means for correcting the measurement condition in the electric characteristic measuring means when the second impurity distribution specifying determining means determines that the impurity distribution is not specified as one type. When the first impurity distribution identification determining unit determines that the impurity distribution is identified as one type, the SCM
The impurity distribution specified by the simulation means is used as the final impurity distribution, and it is determined that the impurity distribution is not specified as one type by the first impurity distribution specification, and the impurity distribution is determined by the second impurity distribution specification determination means. 3. The semiconductor evaluation apparatus according to claim 1, wherein when it is determined that is specified as one type, the impurity distribution corrected by the electric characteristic simulation means is used as a final impurity distribution. 4. .
より測定する基準CV特性測定手段と、 入力されたプローブ先端の形状データに基づいて、前記
基準試料に対するCV特性を演算する第1のデバイスシ
ミュレーション手段と、 前記基準CV特性測定手段で測定されたCV特性と、前
記第1のデバイスシミュレーション手段で演算されたC
V特性とが一致するように、前記第1のデバイスシミュ
レーション手段での演算に用いられるプローブ先端の形
状データを修正するプローブ先端形状修正手段と、を有
することを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の
半導体評価装置。5. The probe shape calibrating means includes: a reference CV characteristic measuring means for measuring a CV characteristic of the reference sample by the SCM measuring means; and a CV for the reference sample based on input probe tip shape data. First device simulation means for calculating characteristics; CV characteristics measured by the reference CV characteristics measurement means; and CV characteristics calculated by the first device simulation means.
5. A probe tip shape correcting means for correcting shape data of a probe tip used for calculation in the first device simulation means so that the V characteristics coincide with each other. The semiconductor evaluation device according to any one of the above.
特性に基づいて、測定試料内の不純物分布を推定する不
純物分布推定手段と、 前記プローブ形状校正手段により校正されたプローブ先
端の形状データと、前記不純物分布推定手段により推定
された不純物分布とに基づいて、測定試料に対するCV
特性を演算する第2のデバイスシミュレーション手段
と、 前記SCM測定手段で測定された測定試料に対するCV
特性と、前記第2のデバイスシミュレーション手段で演
算されたCV特性とが一致するように、前記不純物分布
推定手段で推定された不純物分布を修正する不純物分布
修正手段と、を有することを特徴とする請求項1〜5の
いずれかに記載の半導体評価装置。6. The SCM simulating means includes a CV for a measurement sample measured by the SCM measuring means.
Impurity distribution estimating means for estimating the impurity distribution in the measurement sample based on the characteristics, based on the probe tip shape data calibrated by the probe shape calibrating means, and based on the impurity distribution estimated by the impurity distribution estimating means. And CV for the measurement sample
Second device simulation means for calculating characteristics; and CV for the measurement sample measured by the SCM measurement means.
And an impurity distribution correcting means for correcting the impurity distribution estimated by the impurity distribution estimating means so that the characteristic matches the CV characteristic calculated by the second device simulation means. The semiconductor evaluation device according to claim 1.
演算するプロセスシミュレーション手段と、 前記プローブ形状校正手段により校正されたプローブ先
端の形状データと、前記プロセスシミュレーション手段
により演算された不純物分布とに基づいて、測定試料に
対するCV特性を演算する第2のデバイスシミュレーシ
ョン手段と、 前記SCM測定手段で測定された測定試料に対するCV
特性と、前記第2のデバイスシュミレーション手段で演
算されたCV特性とが一致するように、前記プロセスシ
ミュレーション手段での演算に用いられる製造条件を修
正するPSパラメータ修正手段と、を有することを特徴
とする請求項1〜5のいずれかに記載の半導体評価装
置。7. The SCM simulation means includes: a process simulation means for calculating an impurity distribution in a measurement sample based on predetermined manufacturing conditions; a shape data of a probe tip calibrated by the probe shape calibration means; A second device simulation means for calculating a CV characteristic for the measurement sample based on the impurity distribution calculated by the process simulation means; and a CV characteristic for the measurement sample measured by the SCM measurement means.
PS parameter correction means for correcting the manufacturing conditions used in the calculation by the process simulation means so that the characteristics match the CV characteristics calculated by the second device simulation means. The semiconductor evaluation device according to claim 1.
との間に働く力に基づいて、試料の表面形状を分析する
AFM測定手段を備えた半導体評価装置において、 基準試料の表面形状を前記AFM測定手段により測定し
た結果に基づいて、予め入力されたプローブ先端の形状
データを校正するプローブ形状校正手段と、 前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて演算
された測定試料の表面形状と、前記AFM測定手段によ
り測定された測定試料の表面形状との比較結果に基づい
て、測定試料の表面形状を特定するAFMシミュレーシ
ョン手段と、を備えたことを特徴とする半導体評価装
置。8. A semiconductor evaluation apparatus provided with AFM measuring means for analyzing a surface shape of a sample based on a force acting between a tip of a probe placed above the sample and the sample. A probe shape calibrating unit for calibrating shape data of the probe tip input in advance based on a result measured by the AFM measuring unit; and a surface shape of a measurement sample calculated using the calibrated probe tip shape data. A semiconductor evaluation device comprising: an AFM simulation unit configured to specify a surface shape of a measurement sample based on a result of comparison with a surface shape of the measurement sample measured by the AFM measurement unit.
理を行った結果、測定試料の表面形状が1種類に特定さ
れたか否かを判定する表面形状特定判定手段と、 表面形状が1種類に特定されなかったと判定された場合
に、前記AFM測定手段による測定条件を修正するAF
M測定条件修正手段と、を備え、 前記AFMシミュレーション手段は、前記修正された測
定条件の下で前記AFM測定手段により測定された表面
形状との比較結果に基づいて、測定試料の表面形状を特
定することを特徴とする請求項8に記載の半導体評価装
置。9. As a result of performing the processing by the AFM simulation means, a surface shape specification determining means for determining whether or not the surface shape of the measurement sample is specified to one type; and that the surface shape is not specified to one type. AF that corrects the measurement condition by the AFM measuring means when it is determined
M measurement condition correction means, wherein the AFM simulation means specifies the surface shape of the measurement sample based on a comparison result with the surface shape measured by the AFM measurement means under the corrected measurement conditions. The semiconductor evaluation device according to claim 8, wherein:
づいて、測定試料の表面が平らであるか否かを判定する
表面平坦判定手段を備え、 前記AFMシミュレーション手段は、前記表面平坦判定
手段により表面が平らでないと判定された場合のみ演算
処理を行うことを特徴とする請求項8または9に記載の
半導体評価装置。10. A surface flatness judging means for judging whether or not a surface of a measurement sample is flat based on a measurement result by said AFM measuring means, wherein said AFM simulation means is provided by said surface flatness judging means. 10. The semiconductor evaluation device according to claim 8, wherein arithmetic processing is performed only when it is determined that is not flat.
状と、前記プローブ形状校正手段により校正されたプロ
ーブ先端の形状データとに基づいて、測定試料の表面形
状を演算する第3のデバイスシミュレーション手段と、 前記AFM測定手段により測定された表面形状と、前記
第3のデバイスシミュレーション手段により演算された
表面形状とが一致するように、前記第3のデバイスシミ
ュレーション手段での演算に用いられる表面形状データ
を修正する表面形状修正手段と、を有することを特徴と
する請求項8〜10のいずれかに記載の半導体評価装
置。11. The AFM simulation means, comprising: a surface shape of a measurement sample based on a surface shape of the measurement sample measured by the AFM measurement means and shape data of a probe tip calibrated by the probe shape calibration means. And a third device simulation means for calculating a value of the first device simulation means so that a surface shape measured by the AFM measurement means coincides with a surface shape calculated by the third device simulation means. The semiconductor evaluation apparatus according to any one of claims 8 to 10, further comprising surface shape correction means for correcting surface shape data used in the calculation in (1).
する形状シミュレーション手段と、 前記AFM測定手段により測定された表面形状と、前記
形状シミュレーション手段により演算された表面形状と
が一致するように、前記形状シミュレーション手段での
演算に用いられる製造条件を修正する製造条件修正手段
と、を有することを特徴とする請求項8〜10のいずれ
かに記載の半導体評価装置。12. The AFM simulation means comprises: a shape simulation means for calculating a surface shape of a measurement sample based on predetermined manufacturing conditions; a surface shape measured by the AFM measurement means; and a calculation by the shape simulation means. 11. A manufacturing condition correcting means for correcting manufacturing conditions used for calculation by the shape simulation means so that the obtained surface shape matches the obtained surface shape. Semiconductor evaluation equipment.
体製造装置を備えた半導体製造システムにおいて、 前記半導体製造装置で製造された前記半導体装置の電気
的特性を測定する電気的特性測定手段と、 この電気的特性測定手段により電気的特性に異常が検出
された前記半導体装置について、不純物分布および表面
形状の少なくとも一方を分析する請求項1〜12のいず
れかに記載の半導体評価装置と、 この半導体評価装置による分析結果に基づいて逆抽出さ
れた製造条件と、前記半導体製造装置における製造条件
とのずれを検出する製造条件誤差検出手段と、 この製造条件誤差検出手段により検出された製造条件の
ずれに基づいて、前記半導体製造装置における製造条件
を変更する製造条件変更手段と、を備えることを特徴と
する半導体製造システム。13. A semiconductor manufacturing system provided with a semiconductor manufacturing apparatus for manufacturing a semiconductor device in lots, comprising: an electric characteristic measuring means for measuring an electric characteristic of the semiconductor device manufactured by the semiconductor manufacturing apparatus; 13. The semiconductor evaluation device according to claim 1, wherein at least one of an impurity distribution and a surface shape is analyzed for the semiconductor device for which an abnormality has been detected in the electric characteristics by the electric characteristic measuring means. A manufacturing condition error detecting means for detecting a difference between the manufacturing condition back-extracted based on the analysis result by the apparatus and the manufacturing condition in the semiconductor manufacturing apparatus; and a manufacturing condition error detected by the manufacturing condition error detecting means. Manufacturing condition changing means for changing manufacturing conditions in the semiconductor manufacturing apparatus based on the semiconductor device. Body manufacturing system.
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